在pycharm中实现并运行： 3种以上tensor变量的定义方法； 实现tensor变量的+-*等操作； 实现tensor的矩阵乘法操作。

在PyCharm中，我们通常使用PyTorch库来进行张量(Tensor)的操作。这里我会详细介绍如何定义和操作多个张量。

**1. 定义张量变量：**

import torch

# 方法一：直接创建张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]])
t3 = torch.rand(2, 2)  # 创建随机张量

# 方法二：通过数据类型和形状创建
t4 = torch.empty(3, 3, dtype=torch.float)
t5 = torch.zeros_like(t1)

# 方法三：利用numpy数组转换
import numpy as np
np_array = np.array([[8, 9], [10, 11]])
t6 = torch.from_numpy(np_array)

**2. 运行张量的+ - t2

# 乘除操作
multiplication = t1 * t3
division = t1 / t3 if t3.abs().sum() != 0 else None # 防止除零错误

# 同样，可以对张量和其他标量、列表或另一个张量执行操作
scalar_add = t4 + 5
list_multiply = t5 * [1, 2, 3]

**3. 实现张量的矩阵乘法：**

matrix_multiply = torch.matmul(t2, t4)

矩阵乘法只适用于两个形状匹配的张量，其中第一个张量的列数等于第二个张量的行数。这里是例子，不是实际运行，因为`t2`是2x2的，`t4`是3x3的，它们无法直接相乘。