这部分操作会对tensor的每一个元素（element-wise）进行操作，此类操作的输入与输出形状一致。

对于很多操作，如div、mul、pow、fmod等，PyTorch都实现了运算符重载，所以可以直接使用运算符。如a**2等价于torch.pow(a,2)，等价于torch.mul(a,2)

此类操作会使输出形状小于输入形状，并可以沿着某一维度进行指定操作。如加法sum，既可以计算整个tensor的和，也可以计算tensor中每一行或每一列的和。

以上大多数函数都有一个参数dim，用来指定这些操作是在哪个维度上执行的。

假设输入的形状是（m,n,k）：

size中是否有1，取决于参数keepdim，keepdim=True会保留维度1,keepdim默认为False。

比较函数中有一些是逐元素比较，操作类似于逐元素操作，还有一些则类似于归并操作。

如max()函数：

PyTorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口都与之类似。

注意：矩阵的 转置会导致存储空间不连续，需调用它的.contiguous方法将其转为连续。