【pytorch】self.register_buffer()的作用：定义为不可训练的模型参数
PyTorch中定义模型时，有时候会遇到 self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分被保存。
而 register_parameter() 和它是相反的功能。
例如，我们先定义一个模型：
import torch
import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict
class Model(nn.Module):
def __init__
