embendding.unsqueeze

`embedding.unsqueeze` 是一个 PyTorch 中的函数，用于在指定的维度上增加一个维度。它可以用来将一个维度为 (D,) 或者 (N, D) 的张量转换为维度为 (1, D) 或者 (N, 1, D) 的张量。该函数的作用是为了保持张量的维度一致性，以便进行后续的计算或者操作。

具体而言，`embedding.unsqueeze(dim)` 会在指定的 `dim` 维度上增加一个维度。这个操作会在张量的形状上增加一个 1。

举个例子，假设我们有一个形状为 (D,) 的张量 `embedding`，我们可以使用 `embedding.unsqueeze(0)` 将其转换为形状为 (1, D) 的张量。同样地，如果我们有一个形状为 (N, D) 的张量 `embeddings`，我们可以使用 `embeddings.unsqueeze(1)` 将其转换为形状为 (N, 1, D) 的张量。

这个操作在很多深度学习任务中都很常见，例如在卷积神经网络中对输入数据进行批处理时，可能需要在适当的位置增加一个批处理维度。