我要用pytorch对比两个张量中的元素，选出较小的一个组合成一个新的张量

可以使用pytorch的min函数，将两个张量作为参数传入即可。示例代码如下：

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 1, 4])
c = torch.min(a, b)

print(c)

输出结果为：

tensor([1, 1, 3])

相关问题

PyTorch中两个张量的批量矩阵乘法

在PyTorch中，批量矩阵乘法可以使用`torch.bmm`函数来实现，这个函数专门用于计算一批矩阵（batch of matrices）的乘积。该操作要求第一个张量的维度为 `(B, N, M)`，第二个张量的维度为 `(B, M, P)`，其中 `B` 是批量的大小，`N` 和 `P` 分别是矩阵的行数和列数，而 `M` 是两批矩阵共同的维度，表示矩阵的列数和行数。

`torch.bmm`函数会返回一个同样具有批量大小 `B` 的张量，其中每个元素都是输入张量对应的矩阵乘积。具体来说，对于每个索引 `i`，输出张量中的第 `i` 个矩阵是通过将第一个张量中第 `i` 个矩阵与第二个张量中第 `i` 个矩阵进行矩阵乘法得到的。

使用方法如下：

import torch

# 创建两个张量
tensor1 = torch.randn(10, 3, 4)  # 形状为(10, 3, 4)
tensor2 = torch.randn(10, 4, 2)  # 形状为(10, 4, 2)

# 执行批量矩阵乘法
result = torch.bmm(tensor1, tensor2)  # 形状为(10, 3, 2)

需要注意的是，`torch.bmm`要求两个输入张量在执行操作之前必须有正确的维度，并且，随着PyTorch版本的更新，对于不同维度的张量乘法，可以使用`torch.matmul`或`@`运算符来完成，这提供了更加灵活的操作方式。

基于pytorch构建一个张量

要基于PyTorch构建一个张量，可以使用torch.Tensor()函数来创建一个新的张量。以下是一个例子：

import torch

# 创建一个3x3的张量，每个元素都是0
tensor = torch.Tensor(3, 3)

# 打印张量
print(tensor)

这个代码会创建一个3x3的张量，其中每个元素都是0。你可以在Tensor()函数中传入任意维度和形状的参数来创建张量。