PyTorch中的unsqueeze函数是一个非常实用的工具， 它允许我们在张量的指定维度上插入一个新鲜的维度，而不会改变张量中的数据量。下面我将详细说明白unsqueeze函数的用方法，并给一些具体的示例来帮搞懂。

unsqueeze函数的基本用法

unsqueeze函数的语法如下： python torch.unsqueeze → Tensor - input要操作的张量。 - dim要插入新鲜维度的位置。这玩意儿位置是相对于张量原始维度顺序的索引。 - out输出张量，Ru果给，则后来啊将存储在这玩意儿张量中。

示例1：在单个维度上插入新鲜维度

虚假设我们有一个形状为的张量， 我们想在第一个维度上插入一个新鲜维度，使其形状变为。

python import torch

x = torch.tensor # 原始张量形状： print

x = torch.unsqueeze # 插入新鲜维度后的张量形状： print

Ru果我们想在优良几个维度上插入新鲜维度，我们Neng将dim参数传递为一个元组。

示例3：与squeeze函数结合用

squeeze函数与unsqueeze函数是互补的。squeeze用于移除形状中维度巨大细小为1的维度，而unsqueeze则用于添加这样的维度。

python x = torch.unsqueeze # 张量形状： print

unsqueeze函数在处理许多维张量时非常有用，特别是在需要调整张量维度以习惯模型输入或中间层输出时。通过上述示例， 我们Nengkan到怎么用unsqueeze函数在张量中插入新鲜维度，以及怎么与squeeze函数结合用来移除不少许不了的维度。