用pytorch 实现张量相加

使用PyTorch实现张量相加也非常简单。您可以使用`torch.add()`函数或直接使用`+`操作符进行张量相加。以下是一个示例：

import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 使用torch.add()函数
result1 = torch.add(tensor1, tensor2)
print(result1)

# 使用+操作符
result2 = tensor1 + tensor2
print(result2)

输出：

tensor([[ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]])
tensor([[ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]])

希望这可以帮助您使用PyTorch实现张量相加。如果您有任何其他问题，请随时问我。

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import torch

# 创建三个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4,5, 6])
z = torch.tensor([7, 8, 9])

# 将三个张量相加
result = torch.add(torch.add(x, y), z)

# 输出结果
print(result)

这将会输出 `[12, 15, 18`，这是三个张量按元素相加的结果。你可以使用torch.add()函数连续相加两个张量，然后再与第三个张量相加，以此类推。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [理解PyTorch中的dimensions维度，三维张量求和过程](https://blog.csdn.net/crj0926/article/details/120587826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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