参考文章：Attention Is All You Need 用于NLP的讲解 注意力机制（Attention） 目的：是用于捕捉图像的感受野。

1D卷积类的调用参数解释 -in_channels(int) – 输入通道数量。在文本分类中，即为词向量的维度 -out_channels(int) – 经过卷积生成的通道数量。有多少个out_cha

深度学习论文中的函数符号表示，其中包含有sigmoid函数的符号表示方法，softmax函数的符号表示方法等等

注意力机制最好不要直接在原有的主干网络（backbone）中添加，以免破坏原有的预训练参数，最好是backbone之后添加。 添加时，注意注意输入的channels的数量。

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内置函数__call__的使用 函数有双下划线表示不允许被修改了，是内置函数（例如：init） torch.randn(size):用来生成随机数字的tensor，这些随机数字满足标准正态分布（0~1

Variable 是torch.autograd中的数据类型（之前） 主要用于封装Tensor，进行自动求导 data:被包装的Tensor grad:data的梯度 grad_fn:创建Tensor

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