本篇内容介绍了“torch.div怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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torch.div(a, b) ,a和b的尺寸是广播一致的，而且a和b必须是类型一致的，就是如果a是FloatTensor那么b也必须是FloatTensor，可以使用tensor.to(torch.float64)进行转换。
>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-0.3711, -1.9353, -0.4605, -0.2917],
[ 0.1815, -1.0111, 0.9805, -1.5923],
[ 0.1062, 1.4581, 0.7759, -1.2344],
[-0.1830, -0.0313, 1.1908, -1.4757]])
>>> b = torch.randn(4)
>>> b
tensor([ 0.8032, 0.2930, -0.8113, -0.2308])
>>> torch.div(a, b)
tensor([[-0.4620, -6.6051, 0.5676, 1.2637],
[ 0.2260, -3.4507, -1.2086, 6.8988],
[ 0.1322, 4.9764, -0.9564, 5.3480],
[-0.2278, -0.1068, -1.4678, 6.3936]])
torch.div(a,0.6) 就是直接除以一个数字。
>>> a = torch.randn(5)
>>> a
tensor([ 0.3810, 1.2774, -0.2972, -0.3719, 0.4637])
>>> torch.div(a, 0.5)
tensor([ 0.7620, 2.5548, -0.5944, -0.7439, 0.9275])
“torch.div怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
名称栏目：torch.div怎么使用
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