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正文
相加操作使用 “+” 或 “add”
引入torch和numpy库
创建一个形状为(16,3,28,28)的随机张量a
创建一个形状为(1,3,28,28)的随机张量b
打印a和b的和（使用”+”操作符或torch.add函数）
相减操作使用 “sub” 或 “-” 进行逐元素相减
相乘操作使用 “mul” 或 “” 进行逐元素相乘，即对应元素相乘
除操作使用 “div” 或 “/” 进行逐元素相除，即对应元素相除
关于矩阵的转置操作，二维矩阵可以使用t()函数，高维矩阵则使用transpose函数。在pytorch中，参数w的维度表示（输出维度，输入维度）。例如在全连接层中，将4784的输入降维到4512，需要相应的参数矩阵（4，784）（784，512）=（4，512）。在pytorch中，参数矩阵w的输入维度和输出维度是相反的，因此需要注意转置操作。
关于次方操作，可以导入torch和numpy库。创建一个形状为[3,3]且元素全为3的张量a。然后使用a.pow(2)或a2进行平方操作，使用a(0.5)或a.sqrt()进行开方操作。a.rsqrt()表示求倒数后再开方。
关于e次方根和对数操作，同样导入torch和numpy库。创建一个以e为底的指数矩阵后，可以使用torch.log()函数求对数。还有以2为底的log2和以10为底的log10操作。
最后介绍逐元素操作，此类操作的输入与输出形状一致。包括向下取整（floor）、向上取整（ceil）、获取整数部分（trunc）、获取小数部分（frac）、四舍五入（round）等操作。
