tensor(seq_length, input_size)怎么转化为tensor((batch_size, seq_length, input_size))

可以使用 `unsqueeze()` 方法将维度添加到张量中。可以在第一维前添加一个新的维度来表示批次大小。示例如下：

import torch

# 创建一个形状为 (seq_length, input_size) 的张量
x = torch.randn(10, 5)

# 使用 unsqueeze() 方法将第一维前添加一个新的维度
# 新张量的形状为 (1, seq_length, input_size)
x = x.unsqueeze(0)

# 可以使用 expand() 方法复制张量中的值，扩展维度大小
# 新张量的形状为 (batch_size, seq_length, input_size)
batch_size = 4
x = x.expand(batch_size, -1, -1)

# 输出新张量的形状
print(x.shape)

输出结果为：

torch.Size([4, 10, 5])