在numpy庫中，經常會出現“秩為1的一維陣列”（come from 吳恩達的深度學習，目前還沒有搞清楚numpy中如此設計的意圖）。比如：

注意這裡的a的shape是[3] ，既不是 [1,3] 也不是 [3,1]。這就說明它既不是行向量也不是列向量，只是一個數組。

但是我們可以用squeeze（）和unsqueeze（）對其進行操作，比如：

在對這兩個函式講解之前，我們先統一一下定義:

In  : x.shape
Out: torch.Size( [ a , b , c ] )
 

這裡我們說a是第一個維度（表示第一個維度的數量是a），b是第二個維度（表示第一個維度的數量是b），c是第三個維度（表示第三個維度的數量是c）

簡而言之，unsqueeze（arg）是增添第arg個維度為1，以插入的形式填充。比如：

相反，squeeze（arg）是刪除第arg個維度(如果當前維度不為1，則不會進行刪除)，比如：