为什么形状形状是 [batch_size, channel, height, width]变成了 [batch_size, 1, channel, height, width]后可以保证 avg_pool() 函数可以正确地对图像进行平均池化

在深度学习中，卷积神经网络 (CNN) 通常要求输入的数据形状为 [batch_size, channel, height, width]，其中 batch_size 表示输入的样本数，channel 表示输入的通道数，height 和 width 分别表示输入的高度和宽度。当我们要对图像进行平均池化时，通常是对输入的某些维度上的数值进行平均，比如对 height 和 width 进行平均。如果我们直接对形状为 [batch_size, channel, height, width] 的数据进行平均池化，那么就会对所有维度上的数值进行平均，这显然不是我们想要的。因此，我们需要先在某些维度上增加一个维度，使得形状变成 [batch_size, 1, channel, height, width]，这样在进行平均池化时，就可以指定对哪些维度进行平均，比如对最后两个维度进行平均，从而得到形状为 [batch_size, channel, 1, 1] 的输出。这样得到的输出就符合我们的要求，可以作为后续网络的输入。