tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数
矩阵左右翻转，在二维的情况下很容易理解。维度更高的话一开始没有搞懂，实际也挺简单。
可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2)
可以看出torch.isnan()是用来判断输入的张量是否为空的函数，当输入为空是，返回True。
说明：返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的反正切函数。参数：tensor(Tensor) -- 输入张量out(Tensor, optional) -- 输出张量>>> a = torch.randn(4)>>> torch.atan(a)tensor([ 0.4967, -0.6854, 0.8361, ......
本文记录 mmdetection 对 PAA 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。
torch.div(a, b) ,a和b的尺寸是广播一致的，而且a和b必须是类型一致的，就是如果a是FloatTensor那么b也必须是FloatTensor，可以使用tensor.to(torch.float64)进行转换。...
dim = -1，按照行排序，dim= 1按照列排序，descending=True,则递减排序，否则递增 3.例子
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