我们知道张量是一个数据的多维集合，那在进行常用算数运算时，张量是如何运算的呢？

pytorch在进行张量的算数运算时是将张量对应位置的元素进行算数运算，然后合并成一个相同大小的张量。

下面我们来看下在pytorch中如何进行张量的算数运算。

加

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
x + y

减

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
x - y

乘

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
x * y

除

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
x / y

幂运算

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
x ** y

通过运算结果看到，张量的算数运算都是对应位置元素的运算。