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- 正确性：

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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.ops.lu_unpack

mindspore.ops.lu_unpack(LU_data, LU_pivots, unpack_data=True, unpack_pivots=True)

将 LU_data 和 LU_pivots 还原为P、L、U矩阵，其中P为置换矩阵，L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。通常情况下， LU_data 和 LU_pivots 是矩阵通过LU分解生成的。

参数：

• LU_data (Tensor) - 打包的LU分解数据，shape为 $(\ast ,M,N)$ ，其中 $\ast$ 为batch维度， LU_data 的维度必须等于或大于2。

• LU_pivots (Tensor) - 打包的LU分枢轴，shape为 $(\ast ,min(M,N))$ ，其中 $\ast$ 为batch维度，其中 * 是batch 维度，数据类型为int8、uint8、int16、int32或int64。

• unpack_data (bool，可选) - 是否解压缩 LU_data 。如果为False，则返回的L和U为 None 。默认值： True 。

• unpack_pivots (bool，可选) - 是否将 LU_pivots 解压缩为置换矩阵P。如果为 False ，则返回的P为 None 。默认值： True 。

返回：

• pivots (Tensor) - LU分解的置换矩阵，shape为 $(\ast ,M,M)$ ，数据类型与 LU_data 相同。

• L (Tensor) - LU分解的L矩阵，数据类型与 LU_data 相同。

• U (Tensor) - LU分解的U矩阵，数据类型与 LU_data 相同。

异常：

• TypeError - 若 LU_data 的数据类型不是int、uint或float。

• TypeError - 若 LU_pivots 的数据类型不是以下之一：int8、uint8、int16、int32、int64。

• ValueError - 若 LU_data 的维度小于2。

• ValueError - 若 LU_pivots 的维度小于1。

• ValueError - 若 LU_pivots 最后一维的大小不等于 LU_data 的最后两维的较小者。

• ValueError - 若 LU_data 与 LU_pivots 的batch维度不匹配。

• ValueError - 在CPU平台上，若 LU_pivots 的值不在 $[1,LU\mathrm{\_}data.shape[-2])$ 范围内。

• RuntimeError - 在Ascend平台上，若 LU_pivots 的值不在 $[1,LU\mathrm{\_}data.shape[-2])$ 范围内。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> LU_data = Tensor(np.array([[[-0.3806, -0.4872,  0.5536],
...                             [-0.1287,  0.6508, -0.2396],
...                             [ 0.2583,  0.5239,  0.6902]],
...                            [[ 0.6706, -1.1782,  0.4574],
...                             [-0.6401, -0.4779,  0.6701],
...                             [ 0.1015, -0.5363,  0.6165]]]), mstype.float64)
>>> LU_pivots = Tensor(np.array([[1, 3, 3],
...                              [2, 3, 3]]), mstype.int32)
>>> pivots, L, U = ops.lu_unpack(LU_data, LU_pivots)
>>> print(pivots)
[[[1. 0. 0.]
  [0. 0. 1.]
  [0. 1. 0.]]
 [[0. 0. 1.]
  [1. 0. 0.]
  [0. 1. 0.]]]
>>> print(L)
[[[ 1.       0.       0.]
  [-0.1287   1.       0.]
  [ 0.2583   0.5239   1.]]
 [[ 1.0000   0.       0.]
  [-0.6401   1.       0.]
  [ 0.1015  -0.5363   1.]]]
>>> print(U)
[[[-0.3806  -0.4872   0.5536]
  [ 0.       0.6508  -0.2396]
  [ 0.       0.       0.6902]]
 [[ 0.6706  -1.1782   0.4574]
  [ 0.      -0.4779   0.6701]
  [ 0.       0.       0.6165]]]