可以使用PyTorch的scatter功能将两个张量分别放置在不同的设备上，然后执行相加操作。以下是示例代码：

import torch

# 创建两个张量，分别放置在CPU和GPU上
tensor_cpu = torch.ones(2, 3)
tensor_gpu = torch.ones(2, 3).cuda()

# 将CPU上的张量scatter到GPU上
tensor_cpu_scattered = torch.zeros_like(tensor_gpu)
tensor_cpu_scattered = tensor_cpu_scattered.scatter(0, torch.tensor([[0], [1]]).cuda(), tensor_cpu.cuda())

# 执行相加操作
result = tensor_cpu_scattered + tensor_gpu

print(result)

输出结果：

tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]], device='cuda:0')

在本示例中，首先创建一个CPU张量和一个GPU张量。然后，使用scatter方法将CPU张量分散到GPU张量的相应位置上。这样可以确保两个张量的尺寸和位置都相等。最后，将两个张量相加，得到最终的结果。