这是原版的架构图，少了很多东西。
这是我根据源码总结出来的详细版
有几点需要说明的，看架构图能看懂就不用看注释了。
（1）输入图片必须是 224x224x3 的，如果不是就把它缩放到这个尺寸。
（2）Tranformer要的是嵌入向量的序列，大概是SeqLen, HidSize形状的二维数组，然后图像是H, W, C的三维数组，想把它塞进去必须经过一步转换，这是嵌入模块做的事情。
简单来讲就是切成大小为16*16*3的片段（Patch）然后每个片段都经过一步线性映射转换为长度768的一维向量。这一步在代码中通过一个Conv2d来一次性完成。
我们的这个卷积层，包含768 个大小为16*16*3的卷积核，步长等于卷积核大小。也就是说，它相当于把图像切成16*16*3的片段，然后每个片段和每个卷积核相乘并求和得到一个值。每个片段一共产生768个值，顺序排列得到一个一维向量，就是它的嵌入向量，然后所有片段的嵌入向量再顺序排列，得到整个图片的嵌入序列，就是这样。
（3）之后会在序列开头添加一个特殊的嵌入向量，是<CLS>，这个嵌入向量没有其它意义，只代表输出的这个位置的嵌入，应该计算为整个图像的类别嵌入。
（4）之后会添加位置嵌入，不是编码，因为它是可以学习的，也就是不锁定梯度。很多 Tranformer 都是位置嵌入，因为它是锁梯度的。
（5）位置嵌入之后会有个Dropout层，在论文原图中没有，似乎很多Bert或者GPT变体都会有这个东西。
（6）之后经过 12 个 TF 块，这个块和 Bert 是一样的，没有啥魔改。
（7）TF块之后会有个LayerNorm，原图里没有，这个也是很多变体里面出现过的。
（8）因为我们要分类，或者说论文中采用分类任务，需要取类别嵌入，也就是SeqLen维度的第一个元素。
（9）之后经过一个线性 Tanh，论文里面说只有预训练时期需要这个，迁移的时候可以直接扔掉。
（10）之后是线性 Softmax，用于把类别嵌入转化成图像属于各类的概率。
