Update base_backbone.py

paddlepalm/backbone/base_backbone.py

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-"""v1.1"""
 
 
 class Backbone(object):
     """interface of backbone model."""
 
-    def __init__(self, config, phase):
-        """
+    def __init__(self, phase):
+        """该函数完成一个主干网络的构造，至少需要包含一个phase参数。
+        注意：实现该构造函数时，必须保证对基类构造函数的调用，以创建必要的框架内建的成员变量。
         Args:
-            config: dict类型。描述了 多任务配置文件+预训练模型配置文件 中定义超参数
-            phase: str类型。运行阶段，目前支持train和predict
+            phase: str类型。用于区分主干网络被调用时所处的运行阶段，目前支持训练阶段train和预测阶段predict
             """
+
         assert isinstance(config, dict)
 
     @property
     def inputs_attr(self):
-        """描述backbone从reader处需要得到的输入对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
+        """描述backbone从reader处需要得到的输入对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象
+        为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape
+        中的相应维度设置为-1。
+
         Return:
             dict类型。对各个输入对象的属性描述。例如，
             对于文本分类和匹配任务，bert backbone依赖的reader对象主要包含如下的对象
@@ -40,7 +43,9 @@ class Backbone(object):
 
     @property
     def outputs_attr(self):
-        """描述backbone输出对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
+        """描述backbone输出对象的属性，包含各个对象的名字、shape以及数据类型。当某个对象为标量数据类型（如
+        str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
+        
         Return:
             dict类型。对各个输出对象的属性描述。例如，
             对于文本分类和匹配任务，bert backbone的输出内容可能包含如下的对象
@@ -57,4 +62,3 @@ class Backbone(object):
            需要输出的计算图变量，输出对象会被加入到fetch_list中，从而在每个训练/推理step时得到runtime的计算结果，该计算结果会被传入postprocess方法中供用户处理。
             """
         raise NotImplementedError()
-