pytorch元素相乘_PyTorch – 变量和张量之间的元素乘法？

截至PyTorch 0.4,这个问题已不再有效.在0.4推广和变量合并.

如何在PyTorch中使用变量和张量执行逐元素乘法？有两个张量工作正常.变量和标量工作正常.但是当尝试使用变量和张量执行逐元素乘法时,我得到：

XXXXXXXXXXX in mul

assert not torch.is_tensor(other)

AssertionError

例如,运行以下内容时：

import torch

x_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])

y_tensor = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]])

x_variable = torch.autograd.Variable(x_tensor)

print(x_tensor * y_tensor)

print(x_variable * 2)

print(x_variable * y_tensor)

我希望第一个和最后一个打印语句显示类似的结果.前两个乘法按预期工作,误差在第三个中出现.我在PyTorch中尝试了*的别名(即x_variable.mul(y_tensor),torch.mul(y_tensor,x_variable)等).

考虑到错误和产生它的代码,似乎不支持张量和变量之间的元素乘法.它是否正确？还是有什么我想念的？谢谢！

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