Deep Closest Point
新增vis文件，可以使配准前后的点云可视化
设备：英伟达1050ti,4GB,win10
训练的时候batch_size 只能设置为2，一个epoch训练的时间为50分钟
由于又transformer的存在，网络结构较大
有tensorboard，可以查看实验数据
训练时间过长
通过比较test_loss，让模型文件中有一个model.best.t7,用于记录最好的一次训练的参数
训练不仅求出从a->b的旋转R和平移t，还求出了从b->a的旋转R和平移t（可借鉴）
通过SummaryWriter记录日志信息，可以使用tensorboard访问得到实验结果图
通过IOStream 来控制log文件输出与控制台信息输出
保存模型文件:
torch.save(net.state_dict(), 'checkpoints/%s/models/model.%d.t7' % (args.exp_name, epoch))