out_trend.unsqueeze(2)

`out_trend.unsqueeze(2)`是对张量`out_trend`进行维度扩展的操作。

在PyTorch中，`unsqueeze()`函数用于在指定位置插入一个新的维度。传递给`unsqueeze()`函数的参数是要插入的维度的索引。

`out_trend.unsqueeze(2)`的作用是在`out_trend`张量的第2个维度上插入一个新的维度。这将导致原始张量的形状从`(batch_size, hidden_size)`变为`(batch_size, hidden_size, 1)`。

换句话说，`unsqueeze(2)`操作将在`out_trend`张量的维度2上添加一个长度为1的新维度。这可以用于在进行某些运算时，要求输入张量具有特定的形状或维度。

相关问题

self.con1=nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),self.con1(out_trend.unsqueeze(2)),out_trend的大小是（720，1）

根据您提供的信息，`out_trend`的大小是`(720, 1)`。根据卷积层的定义，输入张量的形状应为`(batch_size, in_channels, sequence_length)`。

根据您给出的信息，我们可以推断出`batch_size=720`，`in_channels=1`，`sequence_length=1`。

因此，在执行`self.con1(out_trend.unsqueeze(2))`时，`out_trend.unsqueeze(2)`将`out_trend`的形状从`(720, 1)`变为`(720, 1, 1)`，然后将其作为输入传递给卷积层`self.con1`进行卷积运算。

输出张量的形状取决于卷积层的设置，根据卷积层定义中的参数，输出通道的数量为64。因此，输出张量的形状将为`(720, 64, 1)`。

self.con1=nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),self.con1(out_trend.unsqueeze(2))

这段代码中，`self.con1`是一个一维卷积层对象，其定义为`nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)`。这个卷积层的输入通道数量为1，输出通道数量为64，卷积核大小为3，步长为1，填充为1。

`self.con1(out_trend.unsqueeze(2))`是将张量`out_trend`经过`unsqueeze(2)`操作后作为输入传递给卷积层`self.con1`进行卷积运算。

在卷积运算中，输入张量的形状应为`(batch_size, in_channels, sequence_length)`，而经过`unsqueeze(2)`操作后，`out_trend.unsqueeze(2)`的形状变为`(batch_size, hidden_size, 1)`。

因此，这行代码的作用是将`out_trend`张量经过维度扩展后作为输入传递给卷积层`self.con1`进行一维卷积操作，并得到输出张量。输出张量的形状取决于输入张量的大小以及卷积层的参数设置。