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mindspore.ops.lstsq
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.. py:function:: mindspore.ops.lstsq(input, A)
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计算满秩矩阵 `x` :math:`(m \times n)` 与满秩矩阵 `a` :math:`(m \times k)` 的最小二乘问题或最小范数问题的解。
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若 :math:`m \geq n` ， `lstsq` 解决最小二乘问题：
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.. math::
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\begin{array}{ll}
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\min_y & \|xy-a\|_2.
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\end{array}
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若 :math:`m < n` ， `lstsq` 解决最小范数问题：
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.. math::
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\begin{array}{llll}
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\min_y & \|y\|_2 & \text{subject to} & xy = a.
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\end{array}
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其中 `y` 表示返回的Tensor。
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参数：
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- **input** (Tensor) - 上述公式中 :math:`(m \times n)` 的矩阵 :math:`x` ，输入Tensor的数据类型为float16、float32或float64。
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- **A** (Tensor) - 上述公式中 :math:`(m \times k)` 的矩阵 :math:`a` ，输入Tensor的数据类型为float16、float32或float64。
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返回：
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Tensor，最小二乘问题或最小范数问题的解，其shape为 :math:`(n \times k)` ，数据类型与 `input` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 或 `A` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `input` 或 `A` 不是以下数据类型之一：float16、float32、float64。
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- **TypeError** - `input` 和 `A` 的数据类型不同。
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- **ValueError** - `input` 的维度不等于2。
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- **ValueError** - `A` 的维度不等于2或1。
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- **ValueError** - `input` 与 `A` shape的第零维不相等。
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