pytorch 基本数学运算
pytorch中的运算遵循其Broadcasting规则，这里不详细解释。
目录
1. 矩阵对应位置加减乘除
2. 矩阵相乘
3. 幂运算
3. 指数与对数运算
4. 近似取值（向上取整，向下取整，四舍五入，取小数等）
5. clamp
1. 矩阵对应位置加减乘除
包括add（加），sub（减），mul（乘），div（除），pytorch中重载了加减乘除的运算符号：
首先先创建两个tensor
加法，add与+结果一致：
减法，sub与-结果一致：
同理，mul与*，对应乘法运算，div与/ 对应除法运算。
2. 矩阵相乘
上面使用的mul与*，对应的是两个tensor对应位置的数字相乘，接下来介绍矩阵相乘的方法：
torch.mm(a,b), 只适用于二维，其他会报错
torch.matnul(a,b)适用与所有符合运算规则的乘法。
且 可以使用@符号与matnul等价
多维相乘相当于多个二维相乘：
相乘时候需要注意 Broadcasting 规则
3. 幂运算
pow 与 ** 同运算
创建tensor，以及a的二次方。
sqrt 表示平方根，也就是0.5次方
3. 指数与对数运算
torch.exp(a) 表示e的a次方：
torch.log(a) 表示e为底进行计算：
4. 近似取值（向上取整，向下取整，四舍五入，取小数等）
round() 四舍五入。
floor() 向下取整，ceil() 向上取整。
trunc() 取整数部分，frac() 取小数部分。
注意这些函数，都有对应的 round_(), floor_(), ceil_(), trunc_(), frac_() , 会对 tensor 本身的值进行更改。
5. clamp
clamp会对tensor中的数据进行筛选，需要传入最小值最大值参数，如果只传入一个参数，则默认为最小值
可见，小于最小值的数值将改变，如果同时也传入了最大值参数，大于最大值的也将会进行改变
同样的也有对应的clamp_()函数，会对对象本身的值进行更改。
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