X = Variable(torch.squeeze(X, dim=0).float(), requirs_grad=False).to(device)

这段代码的作用是将张量X进行一系列操作，并将结果保存到一个新的张量中。具体来说，代码中的`squeeze()`函数可以将张量X中维度为1的维度去掉，`float()`函数可以将张量X转换为浮点型数据类型，`requires_grad=False`可以设置张量X的`requires_grad`属性为False，这代表张量X不需要求导，`to(device)`可以将张量X移动到指定的设备上（比如GPU）。最后，将处理后的新张量保存到X中。

需要注意的是，这段代码需要在PyTorch框架中运行，而且需要先定义`device`变量来指定计算设备（比如CPU或者GPU）。此外，`Variable`函数在PyTorch 0.4版本之后已经被弃用，现在可以直接使用`torch.Tensor`代替。因此，这段代码的更新版本应该是：

X = torch.squeeze(X, dim=0).float().to(device)

其中，`to(device)`函数可以将张量移动到指定的设备上。