1. 基本知识

torch.unsqueeze 是 PyTorch 中的一个函数，用于在指定的维度上插入一个大小为1的维度

对于改变张量的形状（形状变换）非常有用，特别是在需要对张量的形状进行匹配以便进行后续操作时

大致用法如下：

torch.unsqueeze(input, dim)

• input：输入张量。
• dim：要插入的维度索引
  索引范围是 [-input.dim()-1, input.dim()]
  负索引将从末尾开始计算

2. Demo

示例1：在零维度上插入一个新维度

import torch

# 创建一个1D张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print("原始张量：", x)
print("原始张量形状：", x.shape)

# 在0维度上插入一个新的维度
x_unsqueezed = torch.unsqueeze(x, 0)
print("插入新维度后的张量：", x_unsqueezed)
print("插入新维度后的张量形状：", x_unsqueezed.shape)

截图如下：

示例2：在第一维度上插入一个新维度

import torch

# 创建一个1D张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print("原始张量：", x)
print("原始张量形状：", x.shape)

# 在1维度上插入一个新的维度
x_unsqueezed = torch.unsqueeze(x, 1)
print("插入新维度后的张量：", x_unsqueezed)
print("插入新维度后的张量形状：", x_unsqueezed.shape)

截图如下：

示例3：在二维张量中插入一个新维度

import torch

# 创建一个2D张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("原始张量：", x)
print("原始张量形状：", x.shape)

# 在0维度上插入一个新的维度
x_unsqueezed_0 = torch.unsqueeze(x, 0)
print("在0维度上插入新维度后的张量：", x_unsqueezed_0)
print("在0维度上插入新维度后的张量形状：", x_unsqueezed_0.shape)

# 在1维度上插入一个新的维度
x_unsqueezed_1 = torch.unsqueeze(x, 1)
print("在1维度上插入新维度后的张量：", x_unsqueezed_1)
print("在1维度上插入新维度后的张量形状：", x_unsqueezed_1.shape)

# 在2维度上插入一个新的维度
x_unsqueezed_2 = torch.unsqueeze(x, 2)
print("在2维度上插入新维度后的张量：", x_unsqueezed_2)
print("在2维度上插入新维度后的张量形状：", x_unsqueezed_2.shape)

截图如下：

如果是3维的维度插入，会出错，注意其范围所在区域：

Traceback (most recent call last):
  File "F:\python_project\test\Father\child\file3.py", line 19, in <module>
    x_unsqueezed_2 = torch.unsqueeze(x, 3)
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3)

截图如下：