如何在 PyTorch 中对张量执行逐元素除法？

张量逐元素除法是指将一个张量的每个元素除以另一个张量对应位置的元素，产生一个新的张量。在 PyTorch 中，可以使用 torch.div() 函数来执行逐元素除法。

语法

torch.div(input, other, out=None)

参数：

• input (Tensor)：输入张量。
• other (Tensor)：除数张量。
• out (Tensor, optional)：输出张量。

返回：

• Tensor：逐元素除法结果。

例子

下面是一个使用 torch.div() 函数的例子：

import torch

# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([[4., 8., 12.], [16., 20., 24.]])

# 创建除数张量
other_tensor = torch.tensor([[2., 4., 6.], [8., 10., 12.]])

# 执行逐元素除法
result_tensor = torch.div(input_tensor, other_tensor)

print('输入张量：\n', input_tensor)
print('除数张量：\n', other_tensor)
print('逐元素除法结果：\n', result_tensor)

输出：

输入张量：
 tensor([[ 4.,  8., 12.],
        [16., 20., 24.]])
除数张量：
 tensor([[ 2.,  4.,  6.],
        [ 8., 10., 12.]])
逐元素除法结果：
 tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]])

在上面的代码中，首先创建了一个输入张量和一个除数张量，然后调用了 torch.div() 函数执行逐元素除法，并打印了结果。

以上就是在 PyTorch 中对张量执行逐元素除法的介绍。