[ torch 参数更多 ] torch.symeig¶
torch.symeig¶
# pytorch1.9 以上版本不支持
torch.symeig(input, eigenvectors=False, upper=True, *, out=None)
paddle.linalg.eigh¶
# eigenvectors 为 True
paddle.linalg.eigh(x, UPLO='L', name=None)
# eigenvectors 为 False
paddle.linalg.eigvalsh(x, UPLO='L', name=None)
PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
参数映射¶
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
|---|---|---|
| input | x | 输入的对称 Tensor，仅参数名不一致。 |
| eigenvectors | - | 表示是否计算特征向量。Paddle 无此参数，需要转写。 |
| upper | UPLO | 表示计算上三角或者下三角矩阵。 需进行转写。 |
| out | - | 表示输出的 Tensor 元组， Paddle 无此参数，需要转写。 |
转写示例¶
eigenvectors：表示是否计算特征向量¶
# PyTorch 写法，eigenvectors 为 False
e, _ = torch.symeig(x, eigenvectors=False)
# Paddle 写法
e = paddle.linalg.eigvalsh(x)
# PyTorch 写法，eigenvectors 为 True
e, v = torch.symeig(x, eigenvectors=True)
# Paddle 写法
e, v = paddle.linalg.eigh(x)
upper：表示计算上三角或者下三角矩阵¶
# PyTorch 写法
e, v = torch.symeig(x, upper = False)
# Paddle 写法
e, v = paddle.linalg.eigh(x, UPLO = 'L')
out：指定输出¶
# PyTorch 写法
torch.symeig(x, out=(e, v) )
# Paddle 写法
e, v = paddle.linalg.eigh(x)