13

import torch

print("Задание 1")
# Определение тензора
a = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)
b = torch.tensor([[5., 6.], [7., 8.]], requires_grad=True)

# Выполнение операции
c = torch.matmul(a, b)
d = torch.sum(c)

# Обратное распространение
d.backward()

# Вывод градиента для a_2
print(a.grad)

print("Задание 2")
class MyClass:
    # Статическая переменная
    id_counter = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        # Присвоение ID и увеличение счетчика
        self.id = MyClass.id_counter
        MyClass.id_counter += 1


# Проверка
obj1 = MyClass('Object 1')
print(obj1.id)  # Выведет 0

obj2 = MyClass('Object 2')
print(obj2.id)  # Выведет 1

obj3 = MyClass('Object 3')
print(obj3.id)  # Выведет 2

print("Задание 3")

# Входные данные
x = torch.tensor([2., 3.])
y = torch.tensor([4., 5.])

# Операции
add_result = x + y
sub_result = x - y
mul_result = x * y

# Вывод результатов
print("Сложение:", add_result)
print("Вычитание:", sub_result)
print("Умножение:", mul_result)

print("Задание 4")

# Исходный тензор
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# Расширение тензора добавляя размерность в начале
extended_tensor = x.unsqueeze(0)

print("Исходный тензор:", x)
print("Расширенный тензор:", extended_tensor)
print("Форма исходного тензора:", x.shape)
print("Форма расширенного тензора:", extended_tensor.shape)