mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)

`mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)`的作用是对一个张量进行维度扩展。具体来说，`unsqueeze(1)`将张量的维度在第1个位置上扩展，`unsqueeze(0)`将张量的维度在第0个位置上扩展。

举个例子，假设有一个形状为`(3,)`的张量`mask`，即一维张量。执行`mask.unsqueeze(1)`将其扩展为形状为`(3, 1)`的二维张量，再执行`unsqueeze(0)`将其扩展为形状为`(1, 3, 1)`的三维张量。

下面是一个示例代码：

import torch

mask = torch.tensor([1, 0, 1])  # 一维张量，形状为(3,)
expanded_mask = mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)  # 扩展为三维张量，形状为(1, 3, 1)

print(expanded_mask.shape)  # 输出：torch.Size([1, 3, 1])
print(expanded_mask)

输出结果：

tensor([[[1],
         [0],
         [1]]])

这样做的目的通常是为了在某些需要特定维度的操作中使用张量。例如，在使用Transformer decoder或BERT等模型时，可能需要对输入进行mask操作，以防止标签泄露或进行注意力机制的计算。