用te写一个compute，实现把一个(17,32,32)维度的张量，在axis=0上前十六每四个在axis=0上压缩成一个(1,32,32)的张量，最后一个（1,32,32）保持不变，然后在axis=0上合并成一个(5,32,32)的张量

您可以使用TVM的te（Tensor Expression）来编写一个compute函数来实现您的需求。下面是一个示例代码：

import tvm
from tvm import te

def compress_and_merge():
    # 输入张量形状
    input_shape = (17, 32, 32)
    # 输出张量形状
    output_shape = (5, 32, 32)

    # 创建输入和输出张量
    input_tensor = te.placeholder(input_shape, name='input_tensor', dtype='float32')
    output_tensor = te.placeholder(output_shape, name='output_tensor', dtype='float32')

    # 定义计算
    def compute(i, j, k):
        # 判断是否为最后一个(1, 32, 32)张量
        is_last = i == 16

        if is_last:
            # 最后一个张量保持不变
            return input_tensor[i, j, k]
        else:
            # 将前十六个每四个压缩成一个(1, 32, 32)张量
            x = i // 4
            return te.sum(input_tensor[x*4:(x+1)*4, j, k], axis=0)

    # 创建计算描述
    output = te.compute(output_shape, compute, name='output')

    return output.op.body[0]

# 创建一个范围上下文
with tvm.target.Target('llvm'):
    # 构造计算图
    stmt = compress_and_merge()

# 打印生成的计算图
print(stmt)

在上述代码中，我们定义了一个 `compress_and_merge()` 函数，该函数使用 `te.placeholder()` 创建输入和输出张量。然后在 `compute()` 中定义了计算逻辑，根据输入张量的索引，判断是否为最后一个张量，如果是则保持不变；如果不是，则在 `axis=0` 上将前十六个每四个压缩成一个 `(1, 32, 32)` 的张量，并对其进行求和。最后通过 `te.compute()` 创建计算描述，并返回计算图的第一个操作节点。

同样地，上述代码只是生成了计算图的语法树，并没有进行实际的计算。要实际执行和编译这个计算图，您需要使用TVM的其他API（如 `tvm.build()` 和 `tvm.run()`）。

希望这对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。