def forward(self, x): ec1 = self.e_conv_1(x) ec2 = self.e_conv_2(ec1) eblock1 = self.e_block_1(ec2) + ec2 eblock2 = self.e_block_2(eblock1) + eblock1 eblock3 = self.e_block_3(eblock2) + eblock2 ec3 = self.e_conv_3(eblock3) # in [-1, 1] from tanh activation return ec3

这段代码是一个神经网络的前向传播函数，主要包括了卷积层和残差块。输入的数据 x 经过两个卷积层（self.e_conv_1 和 self.e_conv_2），然后经过三个残差块（self.e_block_1，self.e_block_2 和 self.e_block_3），最后再经过一个卷积层 self.e_conv_3，最终输出 ec3。

其中加号表示残差块的跳跃连接（skip connection），即将输入的数据与残差块的输出相加。这样做可以避免深层网络中的梯度消失问题，同时也可以增加网络的非线性拟合能力。在残差块中，常用的设计是两个卷积层和一个跳跃连接，这样的块被称为 ResNet 块。