要在 PyTorch 中逐元素比较两个张量，我们使用 `torch.eq()` 方法。它比较对应的元素，如果两个元素相同则返回“True”，否则返回“False”。我们可以比较具有相同或不同维度的两个张量，但是两个张量的尺寸必须在非单例维度上匹配。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。创建 PyTorch 张量并打印它。计算 `torch.eq(input1, input2)`。它返回一个包含“True”和/或“False”的张量。它逐元素比较张量，如果对应的……阅读更多

PyTorch 提供了一个 `torch.kthvalue()` 方法来查找张量的第 k 个元素。它返回按升序排列的张量中第 k 个元素的值，以及该元素在原始张量中的索引。`torch.topk()` 方法用于查找前 k 个元素。它返回张量中前 k 个或最大的 k 个元素。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。创建 PyTorch 张量并打印它。计算 `torch.kthvalue(input, k)`。它返回两个张量。将这两个张量赋值给两个新的变量……阅读更多

要在 PyTorch 中对张量的元素进行排序，我们可以使用 `torch.sort()` 方法。此方法返回两个张量。第一个张量是包含元素排序值的张量，第二个张量是原始张量中元素索引的张量。我们可以计算 2D 张量，逐行和逐列。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。创建 PyTorch 张量并打印它。要对上述创建的张量的元素进行排序，请计算 `torch.sort(input, dim)`。将此值赋值给一个新的……阅读更多

PyTorch 张量类似于 numpy 数组。唯一的区别是张量利用 GPU 加速数值计算。张量的均值使用 `torch.mean()` 方法计算。它返回输入张量中所有元素的均值。我们还可以计算逐行和逐列的均值，提供合适的轴或 dim。张量的标准差使用 `torch.std()` 计算。它返回张量中所有元素的标准差。像均值一样，我们还可以计算行或列的标准差。步骤：导入所需的库。在以下所有……阅读更多

要在 PyTorch 中对两个张量执行逐元素除法，我们可以使用 `torch.div()` 方法。它将第一个输入张量的每个元素除以第二个张量的对应元素。我们也可以将张量除以标量。可以将张量除以具有相同或不同维度的张量。最终张量的维度将与高维张量的维度相同。如果我们将一个 1D 张量除以一个 2D 张量，则最终张量将是一个 2D 张量。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python……阅读更多

`torch.mul()` 方法用于在 PyTorch 中对张量执行逐元素乘法。它将张量的对应元素相乘。我们可以将两个或多个张量相乘。我们也可以将标量和张量相乘。也可以将具有相同或不同维度的张量相乘。最终张量的维度将与高维张量的维度相同。张量的逐元素乘法也称为 Hadamard 乘积。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。定义两个或多个 PyTorch 张量并打印它们。如果……阅读更多

要对张量执行逐元素减法，我们可以使用 PyTorch 的 `torch.sub()` 方法。张量的对应元素相减。我们可以从另一个张量中减去标量或张量。我们可以从具有相同或不同维度的张量中减去张量。最终张量的维度将与高维张量的维度相同。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。定义两个或多个 PyTorch 张量并打印它们。如果您想减去标量量，请定义……阅读更多

我们可以使用 `torch.add()` 对 PyTorch 中的张量执行逐元素加法。它将张量的对应元素相加。我们可以将标量或张量添加到另一个张量。我们可以将具有相同或不同维度的张量相加。最终张量的维度将与高维张量的维度相同。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。定义两个或多个 PyTorch 张量并打印它们。如果您想添加标量量，请定义它。添加两个或多个张量……阅读更多

要调整 PyTorch 张量的大小，我们使用 `.view()` 方法。我们可以增加或减少张量的维度，但是我们必须确保张量中的元素总数在调整大小前后必须匹配。步骤：导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。创建 PyTorch 张量并打印它。使用 `.view()` 调整上述创建的张量的大小并将值赋给变量。`.view()` 不会调整原始张量的大小；它只提供具有新大小的视图，因为它……阅读更多

我们可以使用 `torch.cat()` 和 `torch.stack()` 连接两个或多个张量。`torch.cat()` 用于连接两个或多个张量，而 `torch.stack()` 用于堆叠张量。我们可以沿着不同的维度连接张量，例如 0 维度、-1 维度。`torch.cat()` 和 `torch.stack()` 都用于连接张量。那么，这两种方法的基本区别是什么？`torch.cat()` 沿着现有维度连接一系列张量，因此不会改变张量的维度。`torch.stack()` 沿着新维度堆叠张量，因此它会增加维度。步骤：导入所需的库。在以下所有示例中……阅读更多