Если вы намереваетесь применить среднее значение для последнего измерения, то вы можете сделать это с помощью:
In [18]: t = torch.randn((1, 3, 256, 256, 3))
In [19]: t.shape
Out[19]: torch.Size([1, 3, 256, 256, 3])
# apply mean over the last dimension
In [23]: t_reduced = torch.mean(t, -1)
In [24]: t_reduced.shape
Out[24]: torch.Size([1, 3, 256, 256])
# equivalently
In [32]: torch.mean(t, t.ndimension()-1).shape
Out[32]: torch.Size([1, 3, 256, 256])