[ 返回参数类型不一致 ]torch.linalg.cholesky_ex

torch.linalg.cholesky_ex

torch.linalg.cholesky_ex(input, *, upper=False, check_errors=False, out=None)

paddle.linalg.cholesky

paddle.linalg.cholesky(x, upper=False, name=None)

两者功能一致但返回参数类型不同，具体如下：

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
input x 表示输入参数为多维 Tensor，它的维度应该为 [, M, N]，其中为零或更大的批次尺寸，并且最里面的两个维度上的矩阵都应为对称的正定矩阵，仅参数名不一致。
upper upper 表示是否返回上三角矩阵或下三角矩阵。
check_errors - 是否检查错误，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
out - 表示输出的 Tensor ，Paddle 无此参数，需要转写。
返回值 返回值 Pytorch 返回两个 out 与 info，Paddle 仅返回一个 Tensor：out，需转写。

转写示例

返回值

# PyTorch 写法
torch.linalg.cholesky_ex(x, upper=False)

# Paddle 写法
(paddle.linalg.cholesky(x, upper=False), paddle.zeros(x.shape[:-2], dtype='int32'))

out: 输出的 Tensor

# PyTorch 写法
torch.linalg.cholesky_ex(x, upper=False, out=output)


# Paddle 写法
out1 = paddle.linalg.cholesky(x, upper=False)
out2 = paddle.zeros(x.shape[:-2], dtype='int32')
paddle.assign(out1, output=output[0]), paddle.assign(out2, output=output[1])