如何在libtorch中将形状(n，k)的张量与形状(k)的张量叠加？

在libtorch中，可以使用torch::unsqueeze()函数将形状为(k)的张量扩展为形状为(1, k)的张量，然后使用torch::expand_as()函数将形状为(1, k)的张量扩展为形状为(n, k)的张量，最后使用torch::add()函数将两个张量进行叠加。

以下是具体的代码示例：

#include <torch/torch.h>

int main() {
    // 创建形状为(n, k)的张量
    int n = 3;
    int k = 4;
    torch::Tensor tensor1 = torch::ones({n, k});

    // 创建形状为(k)的张量
    torch::Tensor tensor2 = torch::ones({k});

    // 将形状为(k)的张量扩展为形状为(1, k)的张量
    tensor2 = tensor2.unsqueeze(0);

    // 将形状为(1, k)的张量扩展为形状为(n, k)的张量
    tensor2 = tensor2.expand_as(tensor1);

    // 将两个张量进行叠加
    torch::Tensor result = tensor1 + tensor2;

    // 打印结果
    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

在上述代码中，首先创建了形状为(n, k)的张量tensor1和形状为(k)的张量tensor2。然后使用unsqueeze()函数将tensor2扩展为形状为(1, k)的张量，再使用expand_as()函数将其扩展为形状为(n, k)的张量。最后，使用+运算符将两个张量进行叠加，得到最终结果result。

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