如何在 PyTorch 中对张量执行逐元素减法？

在本文中，我们将了解如何在Python中的 PyTorch 中对张量执行逐元素减法。我们可以使用 torch.sub() 方法执行逐元素减法。

torch.sub() 方法允许我们对相同或不同维度的张量进行减法运算。它将两个张量作为输入，并返回一个带有结果的新张量（逐元素减法）。如果张量的维度不同，那么它将返回更高维度的张量。我们还可以使用 torch.sub()函数用张量减去标量。我们可以使用下面的语法来计算元素减法。

Syntax: torch.sub(input, other, *, alpha=1, out=None)

Parameters:

• input: the input tensor.
• other: This is tensor or number to subtract from the input tensor.
• alpha (Number): the parameter is multiplier for other.
• out: it is the output tensor, This is optional parameter.

Return: it will returns a new modified tensor with element-wise subtraction of the tensor input by the tensor other.

示例 1：

下面的程序是对两个单维张量执行逐元素减法。

Python3

# import torch library
import torch
 
# define two tensors
tens_1 = torch.Tensor([10, 20, 30, 40, 50])
tens_2 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
 
# display tensors
print(" First Tensor: ", tens_1)
print(" Second Tensor: ", tens_2)
 
# multiply tensors
tens = torch.sub(tens_1, tens_2)
 
# display result after perform element wise
# subtraction
print(" After Element-wise subtraction: ", tens)

输出：

示例 2：

下面的程序是对两个二维张量执行逐元素减法。

Python3

# import torch library
import torch
 
# define two tensors
tens_1 = torch.Tensor([[10, 20], [30, 40]])
 
tens_2 = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
 
# display tensors
print("First Tensor:", tens_1)
print("Second Tensor:", tens_2)
 
# Subtract tensors
tens = torch.sub(tens_1, tens_2)
 
# display result after perform element wise
# subtraction
print("After Element-wise subtraction:", tens)

输出：

示例 3：

下面的程序是要知道如何将一个标量减去一个张量。

Python3

# import torch library
import torch
 
# define a tensor
tens = torch.Tensor([100, 200, 300, 400, 500])
 
# display tensors
print(tens)
 
# Subtract 50 from tensor
tens_result = torch.sub(tens, 50)
 
# display result after subtract scalar from tensor
print("After subtract scalar from tensor:", tens_result)

输出：

示例 4：

下面的程序是为了了解如何对两个不同维度的张量进行逐元素减法。

Python3

# import torch library
import torch
 
# define 2D tensor
tens_1 = torch.Tensor([[100, 200], [300, 400]])
 
# define 1D tensor
tens_2 = torch.Tensor([10, 20])
 
# display tensors
print("First Tensor:", tens_1)
print("Second Tensor:", tens_2)
 
# Subtract tensors
tens = torch.sub(tens_1, tens_2)
 
# display result after perform element wise subtraction
print("After Element-wise subtraction:", tens)

输出：