c++ libtorch torch::linalg::solve函数原型里的bool参数

torch::linalg::solve函数原型为

inline Tensor solve(const Tensor& input, const Tensor& other, bool left) 
torch::Tensor AXinv = torch::linalg::solve(X, A, false);  // A * Xinv
torch::Tensor XinvA = torch::linalg::solve(X, A, true);  //  Xinv * A
torch::Tensor AinvX = torch::linalg::solve(A, X, true);  //  Ainv * X
torch::Tensor XAinv = torch::linalg::solve(A, X, false);  // X * Ainv  

BOOL参数是指第一个参数的逆是在第二个参数的左边还是第二个参数的右边,左边是true, 右边是false

torch::data::transforms::Lambda是PyTorch C++ API中的一个数据转换函数,允许用户使用自定义的Lambda函数来对数据进行转换。其使用方法如下: 1. 首先,需要包含头文件: ```c++ #include <torch/data/transforms/lambda.h> ``` 2. 然后,定义一个Lambda函数,该函数接受一个Tensor类型的输入参数,对其进行转换并返回一个新的Tensor类型的输出结果。例如,下面定义了一个Lambda函数,将输入的Tensor类型数据除以2: ```c++ auto my_lambda = [](torch::Tensor x) -> torch::Tensor { return x / 2; }; ``` 3. 最后,将Lambda函数作为参数传递给Lambda转换函数,创建一个Lambda转换对象。该对象可以被应用于数据集或数据加载器中,对数据进行转换。例如,下面创建了一个Lambda转换对象,将数据集中的所有Tensor类型数据都除以2: ```c++ auto my_transform = torch::data::transforms::Lambda(my_lambda); auto transformed_dataset = dataset.map(my_transform); ``` 上述代码中,dataset是一个数据集对象,map函数会将数据集中的每个样本都应用my_transform转换对象,从而得到一个新的数据集对象transformed_dataset。该数据集对象中的所有Tensor类型数据都已经被除以2。 4. 如果要将Lambda转换对象应用于数据加载器中,可以使用transform函数,例如: ```c++ auto dataloader = torch::data::make_data_loader(dataset, batch_size).map(my_transform); ``` 上述代码中,make_data_loader函数会创建一个数据加载器对象dataloader,该对象会从数据集dataset中获取数据,每次获取batch_size个样本。map函数会将dataloader中的每个Tensor类型数据都应用my_transform转换对象。 总之,torch::data::transforms::Lambda是一个非常灵活的数据转换函数,可以让用户自由定义转换操作。
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