与tenorflow第一次接触

background-matting运行所需的tenorflow环境，需要配环境变量，将research和research/slim添加到环境变量中才可使用

本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了（pytorch是支持的）。还好Pytorch比较容易上手，几乎完美复制了Numpy的特性（但还有一些特性不支持），怪不得热度上升得这么快。 1  模型定义 　　和TF很像，Pytorch也通过继承父类来搭建自定义模型，同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call()，在Pytorch中则是__init__()和forward()。功能类似，都分别是