pytorch:tensor的运算

最新推荐文章于 2025-04-13 23:30:58 发布

梅文化_2019

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分类专栏： pytorch

本文链接：https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/102681208

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本文详细介绍了PyTorch中张量的四种基本运算：加减乘除、矩阵相乘、次方与次方根运算，以及近似运算，包括torch.add、torch.sub、torch.matmul等函数的用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、加减乘除

**
torch.add / torch.sub / torch.mul / torch.div
分别为矩阵对应元素的加减乘除
与使用符号±*/功能相同
//表示整除

In [1]: import torch

In [2]: a = torch.rand(3,4)

In [3]: b = torch.rand(4)

In [4]: a+b
Out[4]:
tensor([[0.2696, 1.2878, 1.4269, 0.6681],
        [0.6802, 1.0790, 1.8201, 0.7958],
        [1.0932, 1.6674, 0.9889, 0.8394]])

In [5]: torch.add(a,b)
Out[5]:
tensor([[0.2696, 1.2878, 1.4269, 0.6681],
        [0.6802, 1.0790, 1.8201, 0.7958],
        [1.0932, 1.6674, 0.9889, 0.8394]])

In [6]: torch.all(torch.eq(a+b,torch.add(a,b)))
Out[6]: tensor(1, dtype=torch.uint8)

In [7]: torch.all(torch.eq(a-b,torch.sub(a,b)))
Out[7]: tensor(1, dtype=torch.uint8)

In [8]: torch.all(torch.eq(a*b,torch.mul(a,b)))
Out[8]: tensor(1, dtype=torch.uint8)

In [9]: torch.all(torch.eq(a/b,torch.div(a,b)))
Out[9]: tensor(