考虑构建分别为5 × 1和1 × 4随机矩阵张量进行乘法、减法操作。可能用到的函数torch.randn()

在PyTorch库中，你可以使用`torch.randn()`函数创建随机张量，它用于生成服从标准正态分布的元素。对于5x1和1x4的矩阵张量，你需要分别创建这两个形状的张量，然后可以使用点积（`torch.dot()` 或 `@` 符号）来进行乘法运算，它们等效于向量乘法。如果你想进行矩阵乘法（实际上是对应维度相乘），则需要确认第一个张量的列数等于第二个张量的行数。

对于减法，你直接将两个张量相减即可：

# 创建随机张量
tensor_5x1 = torch.randn(5, 1)
tensor_1x4 = torch.randn(1, 4)

# 点积（乘法）
product_vector = torch.dot(tensor_5x1, tensor_1x4)  # 或者 tensor_5x1 @ tensor_1x4

# 矩阵乘法
if tensor_5x1.shape[1] == tensor_1x4.shape[0]:  # 确保维度匹配
    product_matrix = torch.matmul(tensor_5x1, tensor_1x4)

# 减法
subtraction = tensor_5x1 - tensor_1x4