上述的这个add 可以写z=x+y吗

是的，可以将`torch.add`操作写成`z = x + y`的形式。`torch.add`函数和加法运算符`+`可以等价地执行张量的加法操作，两者的效果是相同的。

在上面的例子中，我们可以将`torch.add`操作改写成以下形式：

z = x + y

这样就可以直接使用加法运算符来执行张量的加法操作了。需要注意的是，当使用加法运算符时，两个张量的形状必须相同，否则会抛出`RuntimeError`异常。如果需要进行广播操作，建议使用`torch.add`函数来进行加法操作。

相关问题

julia绘制z=x^2+y^2，其中x和y的范围为[-4,4].

在Julia中绘制函数 z = x^2 + y^2，其中 x 和 y 的范围为 [-4, 4]，可以使用内置的绘图库，例如 Plots.jl。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Plots.jl库来进行绘图：

using Plots

# 定义x和y的范围
x = -4:0.1:4
y = -4:0.1:4

# 创建一个网格，以便计算z值
X, Y = meshgrid(x, y)
Z = X.^2 .+ Y.^2

# 使用contour函数绘制等高线图
contour(x, y, Z, fill=true, title="z = x^2 + y^2")

# 显示图形
display(plot!(colorbar_entry=true, aspect_ratio=:equal))

这段代码首先导入了Plots库，然后定义了x和y的范围，并通过meshgrid函数创建了一个网格点矩阵X和Y。接着计算对应每个网格点的z值，并使用contour函数绘制等高线图。通过plot!函数可以添加更多的绘图细节，例如颜色条和保持横纵比相等。最后，使用display函数来显示绘制好的图形。

请注意，在运行上述代码之前，你需要确保已经安装了Plots.jl库。可以通过Julia的包管理器来安装：

using Pkg
Pkg.add("Plots")

import plotly.graph_objs as go import numpy as np # 定义函数 def f1(x,y,z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x,y,z): return x**3/3 - y**2/2 - z # 定义数据 x,y,z = np.meshgrid(np.linspace(-2,2,50), np.linspace(-2,2,50), np.linspace(-2,2,50)) f1_value = f1(x,y,z) f2_value = f2(x,y,z) f3_value = f3(x,y,z) # 绘制图像 fig = go.Figure(data=go.Volume( x=x.flatten(), y=y.flatten(), z=z.flatten(), value=f1_value.flatten(), isomin=0, isomax=0, opacity=0.1, surface_count=10, colorscale='Reds', showscale=False )) fig.add_trace(go.Volume( x=x.flatten(), y=y.flatten(), z=z.flatten(), value=f2_value.flatten(), isomin=0, isomax=0, opacity=0.1, surface_count=10, colorscale='Blues', showscale=False )) fig.show()这个图画出来函数取值区间太小了，我想让取值区间更大一点，如何修改

要让函数取值区间更大，可以通过修改 `np.linspace` 函数中的参数来实现。这个函数用于生成一维的等差数列，因此可以通过修改其起始点和终止点来改变取值区间大小。例如，将 `np.linspace(-2,2,50)` 中的 `-2` 改为 `-5`，将 `2` 改为 `5`，就可以让取值区间更大。

修改后的代码如下：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 定义函数
def f1(x,y,z):
    return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1

def f2(x,y,z):
    return x**3/3 - y**2/2 - z

# 定义数据
x,y,z = np.meshgrid(np.linspace(-5,5,50), np.linspace(-5,5,50), np.linspace(-5,5,50))
f1_value = f1(x,y,z)
f2_value = f2(x,y,z)

# 绘制图像
fig = go.Figure(data=go.Volume(
    x=x.flatten(),
    y=y.flatten(),
    z=z.flatten(),
    value=f1_value.flatten(),
    isomin=0,
    isomax=0,
    opacity=0.1,
    surface_count=10,
    colorscale='Reds',
    showscale=False
))

fig.add_trace(go.Volume(
    x=x.flatten(),
    y=y.flatten(),
    z=z.flatten(),
    value=f2_value.flatten(),
    isomin=0,
    isomax=0,
    opacity=0.1,
    surface_count=10,
    colorscale='Blues',
    showscale=False
))

fig.show()

在上述代码中，`np.linspace(-5,5,50)` 生成了一个区间为 `[-5, 5]`，长度为 `50` 的等差数列，即取值区间更大了。