假设给定数据A=[1,2,3,4,5,6,7,8],B=[8,9,10,11,12,13,14,15] (1)使用PyTorch分别将数据A,B转换为2 x 4的二维张量C,D (2)将C，D两个二维张量进行加、减、乘、除的运算

首先，让我们一步一步地完成这两个任务：

(1) 使用PyTorch将数据A和B转换为2 x 4的二维张量C和D:

import torch

# 数据A和B作为列表
data_A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
data_B = [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]

# 将数据转换为一维Tensor，然后堆叠成2x4形状
tensor_A = torch.tensor(data_A).unsqueeze(0).expand(2, 4)
tensor_B = torch.tensor(data_B).unsqueeze(0).expand(2, 4)

# 分别得到张量C和D
tensor_C = tensor_A
tensor_D = tensor_B

这里我们假设你想要的是两个独立的复制，所以直接用`unsqueeze`增加了一个维度，并通过`expand`保持了原始长度。

(2) 对于C和D进行加、减、乘、除的运算:

# 加法
add_result = tensor_C + tensor_D

# 减法
subtract_result = tensor_C - tensor_D

# 乘法
multiply_result = tensor_C * tensor_D

# 如果你想做浮点数除法，避免整数除零错误，可以这样做（假设元素都是数值）
if all(isinstance(i, float) for sublist in tensor_C for i in sublist):
    divide_result = tensor_C / tensor_D
else:
    divide_result = tensor_C.div(tensor_D)  # 对于PyTorch版本低于1.8的情况

# 以上操作会返回新的张量，结果分别存储在add_result, subtract_result, multiply_result, 和 divide_result中