请看下面一个很普通的PyTorch向量：
import torch
input = torch.ones(3, 5)
print(input)
dim = len(input.shape)
print(dim)
对于上面的2维input向量，它有两个维度，分别表示为0维和1维。input向量的外形轮廓是这样的：
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
通过外形来看，我们可以知道最外面的中括号为1维，其次为2维。
简单的说，从左向右，给中括号标记索引，即是向量维度的计数。
从俯瞰的角度来看，input向量长这个样子：
从dim=0的角度（横向角度）来看，input向量长这个样子：
从dim=1的角度（纵向角度）来看，input向量长这个样子：
