pytorch学习3：张量的加减乘除

一、先介绍乘法，张量的 乘法有两种，分别是元素乘法和矩阵乘法，不清楚矩阵乘法的看这个视频（https://www.bilibili.com/video/BV1TJ411s7dk/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1）

一、函数介绍
pytorch中两个张量的乘法可以分为两种：

（1）两个张量对应元素相乘，在PyTorch中可以通过torch.mul函数（或*运算符）实现；
（2）两个张量矩阵相乘，在PyTorch中可以通过torch.matmul函数实现；
torch.matmul(input, other) → Tensor
计算两个张量input和other的矩阵乘积
【注意】：matmul函数没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作。

二、常见用法
torch.matmul()也是一种类似于矩阵相乘操作的tensor连乘操作。但是它可以利用python中的广播机制，处理一些维度不同的tensor结构进行相乘操作。这也是该函数与torch.bmm()区别所在。

2.1 两个一维向量的乘积运算
若两个tensor都是一维的，则返回两个向量的点积运算结果：

import torch
x = torch.tensor([1,2])
y = torch.tensor([3,4])
print(x,y)
print(t