1. torch.squeeze(x,N) 主要對數據維度進行壓縮
torch.squeeze(x,N) #也可以寫為格式 x.squeeze(dim=N)
含義：當N未給定時，去掉x中所有維度為1的維度，當N給定為某一數值時，去掉在這一數值指定位置的維度為1的維度。
代碼示例：
2.torch.unsqueeze(x,dim=N) 數據維度進行擴充。通過dim指定位置，給指定位置加上維數為1的維度。
代碼示例：(x.size()同上)
3.torch.FloatTensor([1,2]) ，先看官方文檔：
上圖是pytorch1.7.0給出的官方文檔，意思是torch.Tensor定義了十種tensor類型，分別如下....，其中就包含有32位浮點數的torch.FloatTensor。
而torch.FloatTensor()的作用就是把給定的list或者numpy轉換成浮點數類型的tensor。
代碼示例：
