计算2+2+3+4+6+9+14+22+35+56+......共20项的和

根据提供的引用，我们可以看出这是一个斐波那契数列的变形，每一项都是前两项之和，但是从第三项开始，每一项都比前一项多1。因此，我们可以先计算出前20项的值，然后将它们相加即可得到答案。

以下是计算过程：

第1项：2
第2项：2
第3项：2+2+1=5
第4项：2+3+2=7
第5项：3+4+3=10
第6项：4+6+4=14
第7项：6+9+5=20
第8项：9+14+6=29
第9项：14+22+7=43
第10项：22+35+8=65
第11项：35+56+9=100
第12项：56+90+10=156
第13项：90+146+11=247
第14项：146+236+12=394
第15项：236+382+13=631
第16项：382+618+14=1014
第17项：618+1000+15=1633
第18项：1000+1618+16=2634
第19项：1618+2618+17=4253
第20项：2618+4236+18=6840

因此，前20项的和为：2+2+5+7+10+14+20+29+43+65+100+156+247+394+631+1014+1633+2634+4253+6840=18422。

相关问题

X.mean(dim=(0,2,3),keepdim=ture)是什么意思 请举例说明 并给出详细计算过程

`X.mean(dim=(0,2,3), keepdim=True)` 的意思是计算张量 `X` 在维度 0、2 和 3 上的平均值，并保持结果张量的维度不变。

详细计算过程如下：

假设我们有一个形状为 (2, 3, 4, 4) 的张量 `X`：

X = tensor([[[[ 1,  2,  3,  4],
              [ 5,  6,  7,  8],
              [ 9, 10, 11, 12],
              [13, 14, 15, 16]],

             [[17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24],
              [25, 26, 27, 28],
              [29, 30, 31, 32]],

             [[33, 34, 35, 36],
              [37, 38, 39, 40],
              [41, 42, 43, 44],
              [45, 46, 47, 48]]],

            [[[49, 50, 51, 52],
              [53, 54, 55, 56],
              [57, 58, 59, 60],
              [61, 62, 63, 64]],

             [[65, 66, 67, 68],
              [69, 70, 71, 72],
              [73, 74, 75, 76],
              [77, 78, 79, 80]],

             [[81, 82, 83, 84],
              [85, 86, 87, 88],
              [89, 90, 91, 92],
              [93, 94, 95, 96]]]])

在这个例子中，我们要计算张量 `X` 在维度 0（第一个维度，即沿着第一个维度的平均值）、2（行）和 3（列）上的平均值，并保持维度不变。

首先，沿着维度 0 计算平均值：

tensor([[[41.0000, 42.0000, 43.0000, 44.0000],
         [45.0000, 46.0000, 47.0000, 48.0000],
         [49.0000, 50.0000, 51.0000, 52.0000],
         [53.0000, 54.0000, 55.0000, 56.0000]],

        [[57.0000, 58.0000, 59.0000, 60.0000],
         [61.0000, 62.0000, 63.0000, 64.0000],
         [65.0000, 66.0000, 67.0000, 68.0000],
         [69.0000, 70.0000, 71.0000, 72.0000]],

        [[73.0000, 74.0000, 75.0000, 76.0000],
         [77.0000, 78.0000, 79.0000, 80.0000],
         [81.0000, 82.0000, 83.0000, 84.0000],
         [85.0000, 86.0000, 87.0000, 88.0000]]])

然后，沿着维度 2 计算平均值：

tensor([[[[46.5000, 47.5000, 48.5000, 49.5000],
          [50.5000, 51.5000, 52.5000, 53.5000],
          [54.5000, 55.5000, 56.5000, 57.5000],
          [58.5000, 59.5000, 60.5000, 61.5000]],

         [[62.5000, 63.5000, 64.5000, 65.5000],
          [66.5000, 67.5000, 68.5000, 69.5000],
          [70.5000, 71.5000, 72.5000, 73.5000],
          [74.5000, 75.5000, 76.5000, 77.5000]],

         [[78.5000, 79.5000, 80.5000, 81.5000],
          [82.5000, 83.5000, 84.5000, 85.5000],
          [86.5000, 87.5000, 88.5000, 89.5000],
          [90.5000, 91.5000, 92.5000, 93.5000]]],


        [[[94.5000, 95.5000, 96.5000, 97.5000],
          [98.5000, 99.5000, 100.5000, 101.5000],
          [102.5000, 103.5000, 104.5000, 105.5000],
          [106.5000, 107.5000, 108.5000, 109.5000]],

         [[110.5000, 111.5000, 112.5000, 113.5000],
          [114.5000, 115.5000, 116.5000, 117.5000],
          [118.5000, 119.5000, 120.5000, 121.5000],
          [122.5000, 123.5000, 124.5000, 125.5000]],

         [[126.5000, 127.5000, 128.5000, 129.5000],
          [130.5000, 131.5000, 132.5000, 133.5000],
          [134.5000, 135.5000, 136.5000, 137.5000],
          [138.5000, 139.5000, 140.5000, 141.5000]]]])

最后，沿着维度 3 计算平均值：

tensor([[[[48.0000],
          [52.0000],
          [56.0000],
          [60.0000]],

         [[64.0000],
          [68.0000],
          [72.0000],
          [76.0000]],

         [[80.0000],
          [84.0000],
          [88.0000],
          [92.0000]]],


        [[[96.0000],
          [100.0000],
          [104.0000],
          [108.0000]],

         [[112.0000],
          [116.0000],
          [120.0000],
          [124.0000]],

         [[128.0000],
          [132.0000],
          [136.0000],
          [140.0000]]]])

最终的结果是一个形状为 (2, 3, 1, 1) 的张量，其中每个元素是在相应维度上的平均值：

tensor([[[[48.0000]],

         [[64.0000]],

         [[80.0000]]],


        [[[96.0000]],

         [[112.0000]],

         [[128.0000]]]])

这表示计算了张量 `X` 在维度 0、2 和 3 上的平均值，并保持了维度不变。最终的结果是一个形状为 (2, 3, 1, 1) 的张量。

X.mean(dim=(0,2,3),keepdim=ture)是什么意思 请举例说明

`X.mean(dim=(0,2,3), keepdim=True)` 的意思是计算张量 `X` 在维度 0、2 和 3 上的平均值，并保持结果张量的维度不变。

具体来说，`dim=(0,2,3)` 表示在维度 0、2 和 3 上进行平均值计算。这意味着沿着这三个维度对张量进行求平均操作。

例如，假设我们有一个形状为 (2, 3, 4, 4) 的张量 `X`：

X = tensor([[[[ 1,  2,  3,  4],
              [ 5,  6,  7,  8],
              [ 9, 10, 11, 12],
              [13, 14, 15, 16]],

             [[17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24],
              [25, 26, 27, 28],
              [29, 30, 31, 32]],

             [[33, 34, 35, 36],
              [37, 38, 39, 40],
              [41, 42, 43, 44],
              [45, 46, 47, 48]]],

            [[[49, 50, 51, 52],
              [53, 54, 55, 56],
              [57, 58, 59, 60],
              [61, 62, 63, 64]],

             [[65, 66, 67, 68],
              [69, 70, 71, 72],
              [73, 74, 75, 76],
              [77, 78, 79, 80]],

             [[81, 82, 83, 84],
              [85, 86, 87, 88],
              [89, 90, 91, 92],
              [93, 94, 95, 96]]]])

在这个例子中，我们对维度 0、2 和 3 进行平均值计算，保持维度不变。结果将是一个形状为 (1, 3, 1, 1) 的张量，其中每个元素是在相应维度上的平均值：

tensor([[[[40.]]]])

这表示计算了张量 `X` 在维度 0（第一个维度，即沿着第一个维度的平均值）、2（行）和 3（列）上的平均值，并保持了维度不变。最终的结果是一个形状为 (1, 3, 1, 1) 的张量。