PyTorch 中的子项目

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

• 我的帖子解释了 add()。
• 我的帖子解释了 mul()。
• 我的帖子解释了 div()。
• 我的帖子解释了余​​数()。
• 我的帖子解释了 fmod()。

sub() 可以与零个或多个元素或标量的 0D 或多个 D 张量中的两个或零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量与一个标量进行减法，得到为零的 0D 或多个 D 张量或更多元素，如下所示：

*备忘录：

• sub() 可以与 torch 或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）与 torch（类型：int、float 或 complex 的张量或标量）或使用张量（类型：int、float 或 complex 的张量）（必需）。
• 带有 torch 的第二个参数或带有张量的第一个参数是其他（必需类型：张量或 int、float 或complex 标量）。
• 带有 torch 的第三个参数或带有张量的第二个参数是 alpha（可选-默认：1-类型：张量或整数、浮点或复数标量）。 *other 乘以 alpha（输入或张量 -(otherxalpha)）。
• torch 存在 out 参数（可选-默认：无-类型：张量）： *备注：
  • 必须使用 out=。
  • 我的帖子解释了论点。
• minus() 是 sub() 的别名。

import torch

tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])
tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.sub(other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([[5, 11, 3], [11, 2, 11]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=0)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(0))
# tensor([[9, 7, 6], [9, 7, 6]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(2))
# tensor([[1, 15, 0], [13, -3, 16]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=-1)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(-1))
# tensor([[13, 3, 9], [7, 12, 1]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=-2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(-2))
# tensor([[17, -1, 12], [5, 17, -4]])

torch.sub(input=9, other=tensor2)
torch.sub(input=9, other=tensor2, alpha=1)
torch.sub(input=9, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([[5, 13, 6], [11, 4, 14]])

torch.sub(input=tensor1, other=4)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=1)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([5, 3, 2])

torch.sub(input=9, other=4)
torch.sub(input=9, other=4, alpha=1)
torch.sub(input=9, other=4, alpha=torch.tensor(1))
# tensor(5)

tensor1 = torch.tensor([9., 7., 6.])
tensor2 = torch.tensor([[4., -4., 3.], [-2., 5., -5.]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1.)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([[5., 11., 3.], [11., 2., 11.]])

torch.sub(input=9., other=tensor2)
torch.sub(input=9., other=tensor2, alpha=1.)
torch.sub(input=9., other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([[5., 13., 6.], [11., 4., 14.]])

torch.sub(input=tensor1, other=4)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=1.)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([5., 3., 2.])

torch.sub(input=9., other=4)
torch.sub(input=9., other=4, alpha=1.)
torch.sub(input=9., other=4, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor(5.)

tensor1 = torch.tensor([9.+0.j, 7.+0.j, 6.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[4.+0.j, -4.+0.j, 3.+0.j],
                        [-2.+0.j, 5.+0.j, -5.+0.j]])
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([[5.+0.j, 11.+0.j, 3.+0.j],
#         [11.+0.j, 2.+0.j, 11.+0.j]])

torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2)
torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([[5.+0.j, 13.+0.j, 6.+0.j],
#         [11.+0.j, 4.+0.j, 14.+0.j]])

torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([5.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j])

torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor(5.+0.j)

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