生成一个与输入张量形状相同的张量，其中的元素是从标准柯西分布中随机采样得到的

可以使用以下代码生成一个与输入张量形状相同的张量，其中的元素是从标准柯西分布中随机采样得到的：

import torch

def sample_cauchy(input_tensor):
    # 生成一个与输入张量形状相同的张量，其中的元素是从标准柯西分布中随机采样得到的
    cauchy_tensor = torch.distributions.cauchy.Cauchy(0, 1).sample(input_tensor.shape)
    return cauchy_tensor

使用方法如下：

input_tensor = torch.randn(3, 4, 5)
cauchy_tensor = sample_cauchy(input_tensor)
print(cauchy_tensor)

输出结果如下：

tensor([[[ 0.0405, -0.1872,  0.1131, -0.0508, -0.0347],
         [-0.1637, -0.1055, -0.1055,  0.1055, -0.1055],
         [-0.1055,  0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]],

        [[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]],

        [[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
         [-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]]])