a= torch.randn(1,2,3) b= torch.randn(2,1,3) c=a-b d = torch.norm(c, p=2, dim=0) 其中c=a-b具体是怎么计算的

在这个例子中，a和b都是由torch.randn()生成的随机张量。

a的形状是(1,2,3)，表示它是一个三维张量，第一维大小为1，第二维大小为2，第三维大小为3。

b的形状是(2,1,3)，也是一个三维张量，但第一维大小为2，第二维大小为1，第三维大小为3。

当我们执行c=a-b时，PyTorch会自动进行广播，即将大小为1的维度扩展到与另一个张量相同的大小。在这个例子中，a和b的第一维分别是1和2，因此a的第一维被扩展为2，变成(2,2,3)的张量。b的第二维被扩展为2，变成(2,2,3)的张量。然后，a和b按元素相减得到c，它的形状也是(2,2,3)。

最后，我们使用torch.norm()函数计算c的L2范数，即每个元素的平方和再开平方根。由于我们指定了dim=0，表示在第0维上进行计算，所以得到的d是一个(2,3)的张量，其中第一维大小为2，第二维大小为3。