如何在 PyTorch 中对张量执行逐元素减法？

在 PyTorch 中，对张量执行逐元素减法非常简单。可以通过运算符 -（减号）来实现逐元素减法。

假设我们有两个张量 a 和 b，它们的形状相同，我们可以使用以下代码执行逐元素减法：

c = a - b

其中，c 即为 a 和 b 逐元素相减的结果。

无论 a 和 b 的具体形状是什么，都可以使用 - 运算符进行逐元素减法。

下面是一个完整的示例代码：

import torch

# 创建两个张量
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[4, 3], [2, 1]])

# 对两个张量执行逐元素减法
c = a - b

# 打印结果
print(c)

输出结果为：

tensor([[-3, -1],
        [ 1,  3]])

需要注意的是，仅当两个张量的形状相同才能进行逐元素减法。如果两个张量的形状不同，则需要使用 PyTorch 提供的广播机制来完成逐元素减法。

如果我们想将一个张量的所有元素减去一个标量，也可以使用 - 运算符来实现：

a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = 1  # 标量
c = a - b  # 对 a 中的所有元素减去 b
print(c)

输出结果为：

tensor([[0, 1],
        [2, 3]])

可以看到，与标量 1 进行逐元素减法后，原来的张量中的每个元素都减去了 1。