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。