自适应图卷积用于点云分析论文地址: https://arxiv.org/pdf/2108.08035.代码地址: https://github.com/hrzhou2/AdaptConv-master.作者：Zhou Haoran单位：南京航空航天大学作为初入图卷积网络的小白，我就根据自己的理解来读这篇文章。摘要：问题：从二维网格域推广出来的三维点云的卷积已被广泛研究，但远非完美。标准卷积表征了三

先看代码m = nn.Identity(54,unused_argument1=0.1,unused_argument2=False)input = torch.randn(128, 20)output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 20])这是官方文档中给出的代码，很明显，没有什么变化，输入的是torch，

对numpy.linalg.inv()函数的简单介绍

先看代码m = nn.Identity(54,unused_argument1=0.1,unused_argument2=False)input = torch.randn(128, 20)output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 20])这是官方文档中给出的代码，很明显，没有什么变化，输入的是torch，