Pytorch中提供了丰富的加法运算方式，不仅能够进行直接的加法运算，而且可以进行权重加法计算下面就让小编和大家一起来看看Pytorch中的加法运算吧
工具/原料
Pytorch
电脑
加载库
1、首先是要将pytorch中的torch集成库加载进来，才能在下面使用相应的数据定义和运算定义
常数加法
1、运算1 常数相加常数相加表示两个操作数均是常数（可是整数、浮点数等实数），计算结果是两数之和的tensor【指令】 torch.add(a, b)【算子】a+b
2、运算2 常数加权相加常数加权相加表示两个操作数均是常数（可是整数、浮点数等实数），同时还输入一个权重系数，第二操作数和权重系数相乘后和第一操作数相加输出结果，结果仍为tensor【指令】 torch.add(a, w，b)【算子】a+w*b
tensor和常数相加
1、运算1 tensor和常数相加tensor和常数相加表示第一操作数为tensor，第二操作数为常数，计算结果是常数加到tensor的每个数据上，形成一个新的tensor【指令】 torch.add(tensora, b)【算子】a[i]+b
2、运算2 tensor和常数加权相加tensor和常数相加表示第一操作数为tensor，第二操作数为常数，同时还输入一个权重系数，第二操作数和权重系数相乘后加到第一操作数的每个元素上输出结果，结果仍为tensor【指令】 torch.add(tensora, w, b)【算子】a[i]+w*b
tensor相加
1、运算1 tensor相加tensor相加相加表示两个操作数均是tensor，计算结果是形成一个对应元素位有两个tensor对应位置的数值之和的新的同尺寸tensor【指令】 torch.add(tensora, tensorb)【算子】a[i]+b[i]
2、运算1 tensor加权相加tensor相加相加表示两个操作数均是tensor，同时还输入一个权重系数，第二操作数对应位置的元素和权重系数相乘后加到第一操作数的相应元素上输出结果，结果仍为tensor【指令】 torch.add(tensora, w, tensorb)【算子】a[i]+w*b[i]
结语
1、以上就是pytorch中的加法运算啦。虽说加法简单，但pytorch中加法也包含相应的灵活性。
