unsqueeze()

官方解释：unsqueeze(input, dim) -> Tensor

Returns a new tensor with a dimension of size one inserted at the
specified position.

The returned tensor shares the same underlying data with this tensor.

A :attr:`dim` value within the range ``[-input.dim() - 1, input.dim() + 1)``
can be used. Negative :attr:`dim` will correspond to :meth:`unsqueeze`
applied at :attr:`dim` = ``dim + input.dim() + 1``.

简单理解就是在指定维度上增加维度。

实例：

import torch

# 创建一个一维数组
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
print(x)
print(x.shape)
# 使用unsqueeze在第0维（即最前面）增加一个维度
x_unsqueezed = x.unsqueeze(0)
print(x_unsqueezed)
print(x_unsqueezed.shape)

# 使用unsqueeze在第1维增加一个维度
x_unsqueezed1 = torch.unsqueeze(x,dim=1)

print(x_unsqueezed1)
print(x_unsqueezed1.shape)

输出：此处1：2：3：4：为自己标记方便理解

#原

tensor([1, 2, 3, 4])
torch.Size([4])

#第0维增加
tensor([1：[1, 2, 3, 4]])
torch.Size([1, 4])

#第1维增加
tensor([1：[1],
       2：[2],
      3： [3],
        4：[4]])
torch.Size([4, 1])