一、介绍unsqueeze(1)
在PyTorch中，unsqueeze()是一个经常被用到的函数，它可以在指定的位置增加一个维度，并且新的维度大小为1。具体来说，unsqueeze(1)的作用是在第二个维度（即索引为1的维度）上增加一维，且大小为1。举个例子：假设原始张量为tensor([1, 2, 3])，则unsqueeze(1)的结果为tensor([[1], [2], [3]])。通过增加维度，unsqueeze(1)可以为视觉、自然语言处理等许多任务中提供便利，接下来我们将介绍使用unsqueeze(1)的几种情况。
二、用unsqueeze(1)进行数据预处理
数据预处理是深度学习模型训练的重要步骤之一。对于文本数据，我们通常需要将文本转化为词向量的形式，再送入模型进行处理。在这个过程中，我们可以使用PyTorch中的TextDataLoader等库进行数据预处理。其中，在创建DataLoader对象时，我们可以使用unsqueeze(1)对数据进行变形，这样可以直接为神经网络构建正确的输入形状。例如：
from torch.utils.data import DataLoader
from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
train_iter = AG_NEWS(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=[''])
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
def yield_tokens(data_iter):
for _, text in data_iter:
yield tokenizer(text)
train_iter, test_iter = AG_NEWS()
train_data = list(yield_tokens(train_iter))
test_data = list(yield_tokens(test_iter))
def collate_batch(batch):
label_list, text_list = [], []
for (_label, _text) in batch:
label_list.append(_label)
processed_text = torch.tensor([vocab[token] for token in _text], dtype=torch.long)
text_list.append(processed_text.unsqueeze(1))
label_list = torch.tensor(label_list, dtype=torch.long)
text_list = torch.stack(text_list)
return label_list, text_list
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
如上所示，对于AG_NEWS文本数据集，我们首先使用get_tokenizer()函数获取tokenizer，并且构建vocab，再通过yield_tokens()函数将data_iter转化成处理过的数据。在collate_batch()函数中，我们通过unsqueeze(1)将text_list数据从形状为(batch_size, max_seq_length)变为(batch_size, 1, max_seq_length)，其中1表示字嵌入的维度，这样便于神经网络的合理处理。
三、使用unsqueeze(1)进行神经网络编程
在搭建神经网络时，使用unsqueeze(1)可以方便定义输入的维度。例如，对于自然语言处理问题，通常使用LSTM或者CNN网络进行建模。这时候，我们需要将文本数据转化为三维的张量(batch_size, 1, max_seq_length)，才能够输入到神经网络中。这时候，就可以使用unsqueeze(1)函数对数据进行增加维度处理。
首先，我们需要定义模型的类，用于后续的模型训练。在这个类中，我们需要定义模型的初始化、前向传播、以及一些其他的函数。其中需要注意的是，在前向传播的时候，我们通常会对文本数据进行unsqueeze(1)的操作，这里有一个示例：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class NLPModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(NLPModel, self).__init__()
self.embedding_size = 300
self.hidden_size = 256
self.lstm_size = 2
self.dropout_rate = 0.1
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, self.embedding_size)
self.dropout = nn.Dropout(self.dropout_rate)
self.lstm = nn.LSTM(input_size=self.embedding_size, hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.lstm_size, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = nn.Linear(self.hidden_size * 2, num_classes)
def forward(self, inputs):
inputs = inputs.transpose(1, 0) # (seq_length, batch_size) -> (batch_size, seq_length)
inputs = self.embedding(inputs)
inputs = self.dropout(inputs)
inputs = inputs.transpose(1, 2) # (batch_size, seq_length, embedding_size)
lstm_out, _ = self.lstm(inputs)
lstm_out = F.dropout(lstm_out, p=self.dropout_rate, training=self.training)
encoding = torch.cat([lstm_out[:, -1, :self.hidden_size],
lstm_out[:, 0, self.hidden_size:]], dim=1)
logits = self.fc(encoding)
return logits
在这个示例中，我们定义了一个NLPModel的神经网络类，其中输入的张量shape为(batch_size, seq_length)，使用transpose()函数将其变为(seq_length, batch_size)。接着，我们进行embedding操作，然后对数据进行unsqueeze(1)，变成(batch_size, 1, max_seq_length)。这样，我们就可以把文本数据输入到LSTM网络中，进行训练了。
四、总结
通过本篇文章，我们学习了如何使用unsqueeze(1)扩展一维张量。在实际应用中，unsqueeze(1)是一项非常有用的工具，它为我们提供了便利和效率，使得在使用深度学习技术解决自然语言处理、视觉等问题时变得更加有效。
