torch 维度

a = torch.randn(3)
a
tensor([ 0.4789,  0.1794, -1.5215])
a.unsqueeze(-1)
tensor([[ 0.4789],
        [ 0.1794],
        [-1.5215]])

上述代码中，tensor变量a是一个一维 tensor 变量。当用 unsqueeze （扩张）为 二维变量后，为什么变为竖着写了？
这个小问题，以前也没有细想过。
现在考虑一下，a中每个元素都扩张了一个维度，这样就变成竖写了，代表每行 1 个元素。

若再次 unsqueeze 扩张维度，那么表示方法上就是再加一层方括号，表示在另外一个维度。

a.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
tensor([[[ 0.4789]],

        [[ 0.1794]],

        [[-1.5215]]])

注意看这个加方括号的位置，是每一行的每个元素都加了一个方括号。