方法一：for循环

优点：使用简单
缺点：运行效率比较慢

方法二：使用torch的运算规则

优点：运行效率高
缺点：只能处理同样长度的tensor

import torch

a=torch.tensor([0,1,0,1,0])
b=torch.tensor([1,0,1,1,1])
print(a|b)  #并集
print(a&b)	#交集
print(a^b)  #异或集

方法三：基本数据结构set集合（推荐）

优点：运算效率高，对长度无要求
缺点：两个list中不能够含有重复的元素，set会去重

a=[1,2,3]
b=[1,2,6,9,12]
print(set(a)&set(b))  #交集
print(set(a)|set(b))  #并集
print(set(a)^set(b))  #异或，就是两个集合去掉交集的那部分
print(set(a)-set(b))  #差集，就是a去掉b中元素剩下的那部分