x_1 = x_1.unsqueeze(1)

这行代码表示将变量 x_1 的维度增加 1，具体来说是在第 1 维增加一个维度。unsqueeze() 函数可以用于在张量中插入新的维度，这个新的维度的大小为 1，而其他维度的大小保持不变。

例如，如果 x_1 的形状为 (3,)，那么使用 unsqueeze(1) 后，x_1 的形状将变为 (3, 1)。这个变换通常在神经网络中用于将一维的输入数据转换为二维的输入数据，以便于进行卷积等操作。

相关问题

x_1 = x_1.unsqueeze(1) 举例子

假设现在有一个形状为（2，3）的张量 x_1：

x_1 = tensor([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

执行 `x_1 = x_1.unsqueeze(1)` 操作后，x_1 的形状变为（2，1，3）：

x_1 = tensor([[[1, 2, 3]],
              [[4, 5, 6]]])

可以看到，在第1个维度（也就是第2个轴）上，x_1 的长度由原来的2变成了1，相当于在这个位置上增加了一个维度。这个操作通常用于在某个维度上扩展张量的形状，以便进行广播等操作。在上面的例子中，可以看到原来的每一行数据都变成了一个单独的3维张量，这对于某些需要这种形式输入的神经网络模型是非常有用的。

input_data = x_train.unsqueeze(1)

这行代码的作用是将`x_train`张量的维度从`(batch_size, seq_length)`扩展为`(batch_size, 1, seq_length)`，其中`unsqueeze(1)`的作用是在第1个维度上添加一个维度。这样做的目的通常是为了将数据传递给需要三维输入的模型，例如卷积神经网络。