Numpy
Numpy从数值范围创建数组：arange()、linspace()、logsapce()
numpy.arange(start=0, stop, step=1, dtype): start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray,不包含stop值；np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None): 创建一个等差数列构成的一维数组，num为样本量；np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None): 创建一个等比数列构成的一维数组，base为底；
Pytorch
pytorch中torch.view()、squeeze()、unsqueeze()、max()
numel()
permute()
tqdm
fire
网络参数初始化问题
meshgrid()
stack
ravel
np.newaxis
where
astype()
numpy.prob()连乘 assert
a.shape=(1,4,4) a[:,:,0::4].shape=(1,4,1) 而a[:,:,0].shape=(1,4)
if set model.eval() ——> model.training = Flase
python类方法中使用：修饰符@staticmethod和@classmethod的作用与区别，还有装饰器@property的使用
open.cv读入图片的尺寸是（H,W,C）
Input type(torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be he same:::原因可能是model放进了GPU而输入数据没有放到GPU。
expected object of backend CPU but got backend CUDA for sequence element 1 in sequence argument at position #1 ‘tensors’:CUDA与CPU的数据不能混在一起运算，不会自由转换，门
when set model.eval(), self.training/model.training = False?