a= torch.randn(1,2,3) b= torch.randn(2,1,3) c=a-b d = torch.norm(c, p=2, dim=0) 每句代码的含义，并且d求的是什么，所用公式是什么

这段代码使用了PyTorch深度学习框架。

1. `a= torch.randn(1,2,3)`: 这句代码创建了一个大小为(1,2,3)的随机张量a。

2. `b= torch.randn(2,1,3)`: 这句代码创建了一个大小为(2,1,3)的随机张量b。

3. `c=a-b`: 这句代码执行了张量a和b之间的减法运算，输出一个大小为(2,2,3)的张量c。

4. `d = torch.norm(c, p=2, dim=0)`: 这句代码计算了张量c的L2范数，即欧几里得范数，并将结果存储在张量d中。`p=2`表示L2范数，`dim=0`表示在第0维度上计算范数，输出大小为(2,3)。

在本例中，d求得是张量c的所有元素的L2范数，即每个元素x在d中对应的值为`sqrt(x[0][0]^2 + x[1][0]^2 + x[0][1]^2 + x[1][1]^2 + x[0][2]^2 + x[1][2]^2)`。