unet上采样拼接时为什么dim=1

在UNet中，上采样操作是通过反卷积（transpose convolution）实现的，其中输入进来的特征图的shape为[batch_size, channels, height, width]，而通过反卷积操作获得的特征图则变为了[batch_size, channels, height * 2, width * 2]。

因为UNet网络的设计，下采样时每次都会把channel数翻倍，所以上采样时需要进行特征图的拼接，将上采样后得到的特征图与之前下采样时保存的特征图逐一拼接。

在这个拼接过程中，我们需要将两个特征图在channel维度上进行拼接，这就涉及到了特征图的合并问题。根据Pytorch框架的设计，合并的函数是torch.cat，根据它的输入参数，我们可以发现，dim=1表示在channel维度上进行拼接。

总的来说，UNet上采样拼接时的dim=1是因为特征图的通道数是在1号维度上，通过在这个通道维度上进行拼接，可以实现特征的累积和拓展，从而提高模型的性能。