class MST_Plus_Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=31, n_feat=31, stage=3): #输入通道 3 输出通道31 super(MST_Plus_Plus, self).__init__() self.stage = stage self.conv_in = nn.Conv2d(in_channels, n_feat, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False) modules_body = [MST(dim=31, stage=2, num_blocks=[1,1,1]) for _ in range(stage)] self.body = nn.Sequential(*modules_body) self.conv_out = nn.Conv2d(n_feat, out_channels, kernel_size=3, padding=(3 - 1) // 2,bias=False)

这段代码定义了一个名为MST_Plus_Plus的PyTorch模型类，该类继承自nn.Module。

在该模型的构造函数中，有四个参数：in_channels、out_channels、n_feat和stage。其中，in_channels表示输入的通道数，这里为3；out_channels表示输出的通道数，这里为31；n_feat表示特征通道数，这里也为31；stage表示网络的阶段数，这里为3。

在构造函数中，首先定义了一个2D卷积层conv_in，该层的输入通道数为in_channels，输出通道数为n_feat，卷积核大小为3x3，padding为(3-1)//2=1，表示在输入的边缘进行zero-padding操作，以保证输出和输入具有相同的尺寸。这里的bias参数为False，表示不使用偏置项。

接下来，定义了一个由stage个MST模块组成的序列body。每个MST模块的输入和输出通道数均为n_feat，阶段数为2，num_blocks为一个长度为3的列表，表示每个阶段中Residual Block的数量。这里的for循环语句即将stage个MST模块依次加入到body序列中。

最后，定义了一个2D卷积层conv_out，该层的输入通道数为n_feat，输出通道数为out_channels，卷积核大小为3x3，padding为(3-1)//2=1，bias参数为False，表示不使用偏置项。