torch.unique指定dim没用

非常抱歉，我之前的回答有误。在早期版本的 PyTorch 中，`torch.unique` 函数是没有 `dim` 参数的。对于多维张量，可以使用 `torch.unique` 函数的返回结果和 `torch.cat` 函数来实现根据维度去重的操作。

下面是一个示例代码，演示如何根据维度对多维张量进行去重：

import torch

# 创建一个多维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 2, 1], [1, 2, 3]])

# 根据第一维度进行去重
unique_values, _ = torch.unique(torch.cat((x,), dim=0), dim=0, return_inverse=True)

# 打印去重后的张量
print("去重后的张量：")
print(unique_values)

运行以上代码，会输出去重后的张量：

去重后的张量：
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 2, 1]])

在这个示例中，我们首先使用 `torch.cat` 函数将原始张量在指定维度上进行拼接，然后再使用 `torch.unique` 函数对拼接后的张量进行去重操作。最后，我们得到了在指定维度上去重后的张量。

请注意，由于拼接操作可能会导致原始张量的形状发生变化，因此需要根据实际情况调整和处理数据。