1.torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape

2.torch.unsqueeze(index)可以为Tensor增加一个维度

3.squeeze()可以删减维度

4.expand（）扩展维度

5.repeat()维度重复，不常用

6.transpose(dim1, dim2)交换dim1与dim2，进行维度变换。
注意这种交换使得存储不再连续，再执行一些reshape的操作会报错，所以要调用一下contiguous()使其变成连续的维度。
参考：https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/93618136

7.Broadcasting(广播)也就是自动实现了若干unsqueeze和expand操作，以使两个Tensor的shape一致，从而完成某些操作（往往是加法）。
比如得到的feature maps的维度是[4,32,14,14]，对这些特征图加上偏置，bias[32],先对bias进行unsqueeze操作增加维度：[1,32,1,1]，再用expand操作进行扩充[4,32,14,14]。然后两者就可以相加了。