本文介绍一下torch.div这个运算是怎么进行的，首先先列出官方文档：
torch.div 来自官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.div.html
div运算还是比较简单的，如文档第一句所说，将input和other的对应位置元素相除，接下来用示例说明。
我们先创建一个3x3的tril tensor：
a [3 x 3]
1, 与标量相除
a除以标量0.5
比较简单，将a每个位置分别除以0.5，纬度不变（3x3）
2，与纬度相同向量相除
与相同纬度的tensor相除，对应位置元素相除
对应位置元素相除，纬度保持不变
3，与纬度不同向量相除
纬度不同时，两个tensor需支持广播机制，否则无法相除。
关于广播机制，请查看笔者此文tensor运算的广播机制
维度不同但支持广播的tensor运算
torch.sum(a, 1, keepdim=True)为：
torch.sum(a, 1, keepdim=True)
经过广播转换会变成：
[
[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]
]
再分别与a对应位置相除即可
torch.sum(a, 1)为：
torch.sum(a, 1)
经过广播转换会变成：
[
[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]
]
再分别与a对应位置相除即可。
而两个tensor无法满足广播机制互相运算则会报错。
/ 运算符和torch.div等价。
