3d深度学习

PyTorch中flatten()函数详解以及与view()和 reshape()的对比和实战代码示例在 PyTorch 中，flatten() 函数常用于将张量（tensor）展平成一维或多维结构，尤其在构建神经网络（如 CNN）时，从卷积层输出进入全连接层前经常使用它。

PyTorch 中torch.clamp函数使用详解和实战示例torch.clamp 是 PyTorch 中的一个非常有用的函数，它可以将张量的每个元素限制在一个指定的范围内，超出范围的元素将被裁剪为边界值。

Pytorch3D 中涉及的知识点汇总PyTorch3D 是 Facebook（现 Meta）AI 研究院（FAIR）推出的一个基于 PyTorch 的三维计算库，主要用于 3D 计算机视觉与图形学任务，如 3D 重建、渲染、点云处理、网格操作等。

PyTorch 中mm和bmm函数的使用详解torch.mm 是 PyTorch 中用于二维矩阵乘法（matrix-matrix multiplication）的函数，等价于数学中的 A × B 矩阵乘积。

PyTorch 中contiguous函数使用详解和代码演示在 PyTorch 中，contiguous() 是一个用于张量内存布局优化的函数。它的作用是在需要时返回一个内存布局为连续（contiguous）的张量，常用于 transpose、permute 等操作后。

PyTorch中matmul函数使用详解和示例代码torch.matmul 是 PyTorch 中用于执行矩阵乘法的函数，它根据输入张量的维度自动选择适当的矩阵乘法方式，包括：

PyTorch中 torch.utils.data.DataLoader 的详细解析和读取点云数据示例torch.utils.data.DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的核心接口，它支持：

PyTorch中cdist和sum函数使用详解torch.cdist 是 PyTorch 中用于计算**两个张量之间的成对距离（pairwise distance）**的函数，常用于点云处理、图神经网络、相似性度量等场景。