第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3）可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2)二、squeeze()函数介绍

在深度学习和张量操作中，当我们说到"第二维增加一个维度"，通常是指对一个多维数组（张量）在特定位置插入一个新的尺寸1，以便扩展其维度。例如，将一个形状为(2, 1, 3)的张量`a`扩展到新的维度意味着我们在原有的倒数第二个维度（在这个例子中是第3维）前添加了一个新的长度为1的维度。

`unsqueeze()`函数是一个常见的PyTorch操作，它接受一个张量作为输入，并返回一个新的张量，新张量和原张量的数据相同，只是在指定的维度增加了1。如果你想要在倒数第二个维度上增加一个维度，你可以这样做：

import torch

# 假设 b 是一个形状为 (2, 3) 的张量
b = torch.randn(2, 3)
new_b = b.unsqueeze(-2)  # -2 表示在倒数第二个维度（即第三个维度）上插入1
print(new_b.shape)  # 输出：(2, 1, 3) 或者 (batch_size, 1, channels, other_dimensions)

`squeeze()`函数则相反，用于移除形状中的1。当你希望从某个维度移除多余的1时，可以使用这个函数。比如：

squeezed_b = new_b.squeeze(-2)  # 移除新增加的维度1
print(squeezed_b.shape)  # 如果原来的新_b是(2, 1, 3)，则输出：(2, 3)