要给出“变量名 = (形状) (张量)”包含代码示例的解决方法，我们可以按照以下步骤进行操作：

步骤 1: 导入所需的库

import numpy as np
import torch

步骤 2: 创建张量

# 使用 NumPy 创建张量
numpy_tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("NumPy 张量:")
print(numpy_tensor)

# 使用 PyTorch 创建张量
torch_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("PyTorch 张量:")
print(torch_tensor)

步骤 3: 获取张量的形状

# 获取 NumPy 张量的形状
numpy_shape = numpy_tensor.shape
print("NumPy 张量的形状:")
print(numpy_shape)

# 获取 PyTorch 张量的形状
torch_shape = torch_tensor.shape
print("PyTorch 张量的形状:")
print(torch_shape)

步骤 4: 将形状应用于张量

# 使用 NumPy 将形状应用于张量
numpy_reshaped_tensor = numpy_tensor.reshape((3, 2))
print("NumPy 张量应用形状后:")
print(numpy_reshaped_tensor)

# 使用 PyTorch 将形状应用于张量
torch_reshaped_tensor = torch_tensor.view(3, 2)
print("PyTorch 张量应用形状后:")
print(torch_reshaped_tensor)

完整示例代码如下：

import numpy as np
import torch

# 创建张量
numpy_tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("NumPy 张量:")
print(numpy_tensor)

torch_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("PyTorch 张量:")
print(torch_tensor)

# 获取张量的形状
numpy_shape = numpy_tensor.shape
print("NumPy 张量的形状:")
print(numpy_shape)

torch_shape = torch_tensor.shape
print("PyTorch 张量的形状:")
print(torch_shape)

# 将形状应用于张量
numpy_reshaped_tensor = numpy_tensor.reshape((3, 2))
print("NumPy 张量应用形状后:")
print(numpy_reshaped_tensor)

torch_reshaped_tensor = torch_tensor.view(3, 2)
print("PyTorch 张量应用形状后:")
print(torch_reshaped_tensor)

希望这可以帮助到您！