torch.add()：对两个张量进行相加，若格式不同则以复制的方式进行扩容后再相加。
以 “下划线 _” 结尾的 ，均为in-place。
可以简单理解为：修改了对应变量中的数值。
Torch里面所有带 “下划线 ” 的操作，都是in-place的。
torch.add()：对两个张量进行相加，但格式需相同。
x = torch.arange(1., 6.)
print(x)
print(torch.topk(x, 3))
a = torch.randn(4)
print(a)
b = torch.randn(4, 1)
print(b)
# alpha * b + a, 维度不够的地方自动扩容
print(torch.add(a, b, alpha=10))
print("p, q:")
p = torch.randn(4)
print(p)
q = torch.randn(4)
print(q)
p.add(q, alpha=10)
print(p)
p.add_(q, alpha=10)
print(p)
运行结果
tensor([1., 2., 3., 4., 5.])
torch.return_types.topk(
values=tensor([5., 4., 3.]),
indices=tensor([4, 3, 2]))
tensor([ 0.4467, -1.0670, -0.2640, -0.9347])
tensor([[ 1.4514],
[-1.9113],
[-0.3101],
[-0.3147]])
tensor([[ 14.9611, 13.4474, 14.2505, 13.5797],
[-18.6661, -20.1797, -19.3767, -20.0474],
[ -2.6547, -4.1683, -3.3653, -4.0360],
[ -2.7007, -4.2144, -3.4114, -4.0821]])
p, q:
tensor([ 1.6037, 1.4193, -0.4076, 1.3390])
tensor([0.2374, 1.1236, 0.8439, 0.7530])
tensor([ 1.6037, 1.4193, -0.4076, 1.3390])
tensor([ 3.9780, 12.6551, 8.0318, 8.8687])
