Python – PyTorch div() 方法

PyTorch是一个使用GPU和CPU优化的开源深度学习框架，它提供了丰富的API来帮助程序员方便地实现深度学习模型。其中，div()方法是PyTorch张量的一种操作，用于将一个张量与另一个数值张量按逐元素方式相除。

方法语法

以下是PyTorch div() 方法的语法：

def div(input, other, out=None) -> Tensor

参数说明：

• input：表示输入张量。
• other：表示要除以的数值张量。
• out：可选参数，表示输出张量。

方法返回值

div()方法返回一个张量，它是“input”张量按逐元素方式除以“other”张量的结果。

方法示例

以下示例演示了如何使用PyTorch div()方法。

import torch

# 定义张量
x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.Tensor([2, 2])

# 将x张量按逐元素方式除以y张量
res = torch.div(x, y)

print(res)

输出：

tensor([[0.5000, 1.0000],
        [1.5000, 2.0000]])

在上面的示例中，我们定义了一个2 x 2维张量“x”和一个一维张量“y”。然后，我们将“x”张量按逐元素方式除以“y”张量。此时，“res”张量即为“x”张量按逐元素方式除以“y”张量的结果，最后将结果打印输出。

值得注意的是，输入张量和要除以的数值张量的形状必须匹配，否则将发生维度不匹配的错误。

总结

div()方法是PyTorch提供的一个进行逐元素除法操作的函数，它非常方便用于对张量进行操作的场景。在使用该方法时，我们需要注意保证输入张量和要除以的数值张量的形状匹配。