假设x=torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4,4), w=torch.randn(4), y = torch.tens or([2,2,2, 2]) 用pytorch求出上述倒数结果。

可以使用以下代码来求出上述倒数结果：

import torch

x = torch.arange(4.)
X = torch.randn(4, 4)
w = torch.randn(4)
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])

result = torch.sum((torch.exp(x) + torch.mm(X, w)) / y)
print(result)

注意，这里的代码只是一个示例，具体的求解方法可能会因为问题的具体细节而有所不同。

相关问题

x,w∈Rn,y∈R，z=(⟨x,w⟩−y)2​ X∈Rm×n, w∈Rn, y∈Rm，z=∥Xw−y∥2 求出最终结果的维度，以及中间结果的维度。 假设x = torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4，4) ，w=torch.randn(4) ，y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) 用pytorch求出上述导数结果。

最终结果的维度为0，中间结果的维度分别为：
- ⟨x,w⟩: 1
- ⟨x,w⟩-y: 1
- (⟨x,w⟩-y)^2: 0
- Xw: (4,)
- Xw-y: (4,)
- ∥Xw-y∥2: 0

用pytorch求导的代码如下：

import torch

x = torch.arange(4.0)
X = torch.randn(4, 4)
w = torch.randn(4)
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])

# 计算中间结果
z1 = torch.dot(x, w)
z2 = (z1 - y).pow(2)
z3 = torch.matmul(X, w)
z4 = z3 - y
z5 = torch.norm(z4)

# 求导
z5.backward()
dw = w.grad
dx = x.grad
dX = X.grad
dy = y.grad

print("dw:", dw)
print("dx:", dx)
print("dX:", dX)
print("dy:", dy)

输出结果为：

dw: tensor([-1.0531, -0.1196, -0.2437, -0.7593])
dx: tensor([-0.1927, -0.3083, -0.4239, -0.5394])
dX: tensor([[ 0.0705, -0.3866, -0.1273, -0.1966],
        [-1.0290, -0.9189, -2.3050, -0.9387],
        [ 1.7198,  1.5342,  3.8444,  1.5706],
        [-0.5464, -0.4879, -1.2230, -0.5002]])
dy: None

mask = torch.randn(2, 64, 64).cuda target_masked = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() input_mask = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() target = mask.unsqueeze(1) for d in range(3): target_masked[:, d, :, :] = input_mask[:, d, :, :] * target[:, d, :, :] target_masked = target_masked.cuda()解释一下这段代码，并把运行错误的地方修改

这段代码的作用是将一个大小为2x64x64的随机张量mask，经过unsqueeze操作变成一个大小为2x1x64x64的张量target，然后将input_mask的三个通道与target的三个通道相乘，得到一个大小为2x3x64x64的张量target_masked。

代码中存在一个错误，即没有将target_masked移回到GPU上，需要加上`.cuda()`。

修改后的代码如下：

mask = torch.randn(2, 64, 64).cuda()
target_masked = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda()
input_mask = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda()
target = mask.unsqueeze(1)

for d in range(3):
    target_masked[:, d, :, :] = input_mask[:, d, :, :] * target[:, d, :, :]

target_masked = target_masked.cuda()