import torch

# 创建一个 2x3 的全 0 张量
a = torch.zeros(2, 3)
print(a)

# 创建一个 2x3 的全 1 张量
b = torch.ones(2, 3)
print(b)

# 创建一个 2x3 的随机数张量
c = torch.randn(2, 3)
print(c)

# 从 NumPy 数组创建张量
import numpy as np
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor_from_numpy = torch.from_numpy(numpy_array)
print(tensor_from_numpy)

# 在指定设备（CPU/GPU）上创建张量
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
d = torch.randn(2, 3, device=device)
print(torch.cuda.is_available())
print(d)

# 逐元素乘法（要求形状相同）
X = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
Y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
Z = X * Y  # 或 torch.mul(X, Y)
print("逐元素乘法结果:\n", Z)