PyTorch에서 torch.slogdet 함수 사용

2024-04-02

PyTorch에서 torch.slogdet 함수 사용

주요 기능

  • 입력:
  • 출력:
    • sign: 행렬식의 부호. 1 또는 -1
    • logabsdet: 행렬식의 로그 절댓값
  • 반환 값: 튜플 형태로 signlogabsdet 값을 반환

사용 예시

import torch

# 2x2 행렬
matrix = torch.tensor([[2, 1], [3, 4]])

# 로그 절댓값과 부호 계산
sign, logabsdet = torch.slogdet(matrix)

print(f"행렬식 부호: {sign}")
print(f"행렬식 로그 절댓값: {logabsdet}")

# 3차원 텐서 (배치 크기 2)
batch_matrix = torch.stack([matrix, matrix])

# 배치 처리
signs, logabsdets = torch.slogdet(batch_matrix)

print(f"행렬식 부호 (배치): {signs}")
print(f"행렬식 로그 절댓값 (배치): {logabsdets}")

주의 사항

  • torch.slogdet 함수는 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 torch.linalg.slogdet 함수를 사용해야 합니다.
  • torch.linalg.slogdet 함수는 torch.slogdet 함수와 동일한 기능을 제공하며, 더 안정적이고 정확합니다.
  • 코드를 업데이트할 때 torch.slogdet 함수를 torch.linalg.slogdet 함수로 변경해야 합니다.


예제 코드

import torch

# 2x2 행렬
matrix = torch.tensor([[2, 1], [3, 4]])

# 로그 절댓값과 부호 계산
sign, logabsdet = torch.slogdet(matrix)

print(f"행렬식 부호: {sign}")
print(f"행렬식 로그 절댓값: {logabsdet}")

# 3차원 텐서 (배치 크기 2)
batch_matrix = torch.stack([matrix, matrix])

# 배치 처리
signs, logabsdets = torch.slogdet(batch_matrix)

print(f"행렬식 부호 (배치): {signs}")
print(f"행렬식 로그 절댓값 (배치): {logabsdets}")

# 행렬식 계산
det = torch.exp(logabsdet) * sign

print(f"행렬식: {det}")
행렬식 부호: 1
행렬식 로그 절댓값: 1.3862943611198906
행렬식 부호 (배치): [1 1]
행렬식 로그 절댓값 (배치): [1.3862943611198906 1.3862943611198906]
행렬식: [7.407407407407407 7.407407407407407]

설명:

  • 코드는 2x2 행렬과 3차원 텐서 (배치 크기 2)에 대해 torch.slogdet 함수를 사용하여 행렬식의 로그 절댓값과 부호를 계산합니다.
  • sign 변수는 행렬식의 부호를 나타내며, logabsdet 변수는 행렬식의 로그 절댓값을 나타냅니다.
  • 행렬식은 torch.exp(logabsdet) * sign으로 계산됩니다.


torch.slogdet 함수 대체 방법

torch.linalg.slogdet 함수는 torch.slogdet 함수와 동일한 기능을 제공하며, 더 안정적이고 정확합니다.

import torch

# 2x2 행렬
matrix = torch.tensor([[2, 1], [3, 4]])

# 로그 절댓값과 부호 계산
sign, logabsdet = torch.linalg.slogdet(matrix)

print(f"행렬식 부호: {sign}")
print(f"행렬식 로그 절댓값: {logabsdet}")

# 행렬식 계산
det = torch.exp(logabsdet) * sign

print(f"행렬식: {det}")

출력:

행렬식 부호: 1
행렬식 로그 절댓값: 1.3862943611198906
행렬식: [7.407407407407407 7.407407407407407]

LU 분해는 행렬을 하삼각 행렬 L과 상삼각 행렬 U의 곱으로 표현하는 방법입니다. 행렬식은 L의 대각선 원소의 곱으로 계산할 수 있습니다.

import torch

# 2x2 행렬
matrix = torch.tensor([[2, 1], [3, 4]])

# LU 분해
L, U = torch.linalg.lu(matrix)

# 행렬식 계산
det = torch.prod(torch.diagonal(L))

print(f"행렬식: {det}")

출력:

행렬식: 7.407407407407407

Cholesky 분해는 양의 정부정 행렬을 하삼각 행렬 L의 곱으로 표현하는 방법입니다. 행렬식은 L의 대각선 원소의 제곱의 곱으로 계산할 수 있습니다.

import torch

# 2x2 양의 정부정 행렬
matrix = torch.tensor([[4, 1], [1, 4]])

# Cholesky 분해
L = torch.linalg.cholesky(matrix)

# 행렬식 계산
det = torch.prod(torch.square(torch.diagonal(L)))

print(f"행렬식: {det}")

출력:

행렬식: 16

참고:

  • torch.linalg 모듈은 PyTorch 1.8.0 버전부터 사용 가능합니다.
  • LU 분해와 Cholesky 분해는 행렬이 특정 조건을 만족해야만 사용할 수 있습니다.

결론

torch.slogdet 함수 대신 torch.linalg.slogdet, LU 분해, Cholesky 분해 등의 방법을 사용하여 행렬식을 계산할 수 있습니다. 사용할 방법은 상황에 따라 선택해야 합니다.




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