.unsqueeze(1)

.unsqueeze(1)是torch中的一个函数，它的作用是在指定维度上增加一个维度。当参数为1时，该函数会在指定的维度（可以是负数）上添加一个新的维度，使得原来的矩阵的形状由(3,4)变成(3,1,4)。这意味着在原来的矩阵的第1个维度上添加了一个新的维度。新的维度的大小为1，原来的维度保持不变。这个函数可以用于处理需要拓展维度的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch中的squeeze()和unsqueeze()的介绍](https://blog.csdn.net/weixin_44558721/article/details/127346696)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)

`mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)`的作用是对一个张量进行维度扩展。具体来说，`unsqueeze(1)`将张量的维度在第1个位置上扩展，`unsqueeze(0)`将张量的维度在第0个位置上扩展。

举个例子，假设有一个形状为`(3,)`的张量`mask`，即一维张量。执行`mask.unsqueeze(1)`将其扩展为形状为`(3, 1)`的二维张量，再执行`unsqueeze(0)`将其扩展为形状为`(1, 3, 1)`的三维张量。

下面是一个示例代码：

import torch

mask = torch.tensor([1, 0, 1])  # 一维张量，形状为(3,)
expanded_mask = mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)  # 扩展为三维张量，形状为(1, 3, 1)

print(expanded_mask.shape)  # 输出：torch.Size([1, 3, 1])
print(expanded_mask)

输出结果：

tensor([[[1],
         [0],
         [1]]])

这样做的目的通常是为了在某些需要特定维度的操作中使用张量。例如，在使用Transformer decoder或BERT等模型时，可能需要对输入进行mask操作，以防止标签泄露或进行注意力机制的计算。

weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1)

这两个操作都是在 PyTorch 中对张量进行维度扩展的方法。其中 weights.unsqueeze(1) 是在第二个维度上增加一个维度，而 values.unsqueeze(-1) 是在最后一个维度上增加一个维度。

例如，如果 weights 的形状为 (batch_size, num_heads, seq_len), 那么 weights.unsqueeze(1) 的形状就会变成 (batch_size, 1, num_heads, seq_len)。而如果 values 的形状为 (batch_size, seq_len, hidden_size)，那么 values.unsqueeze(-1) 的形状就会变成 (batch_size, seq_len, hidden_size, 1)。

这两个操作通常用于在进行矩阵乘法时，将两个张量的维度对齐。例如，在进行注意力机制计算时，需要将 query 和 key 进行矩阵乘法，而这两个张量的形状分别为 (batch_size, num_heads, seq_len, hidden_size) 和 (batch_size, num_heads, hidden_size, seq_len)，需要将 key 的最后一个维度和 value 的第二个维度进行匹配，因此需要对 key 进行 values.unsqueeze(-1) 操作。