if inverted_residual_setting is None: inverted_residual_setting = [ # t, c, n, s [1, 16, 1, 1], [6, 24, 2, 2], [6, 32, 3, 2], [6, 64, 4, 2], [6, 96, 3, 1], [6, 160, 3, 2], [6, 320, 1, 1], ]

这段代码是在定义一个名为 "inverted_residual_setting" 的变量，如果没有传入值，则默认使用一个包含多个元素的列表作为其值。该列表中的每个元素也是一个列表，它包含四个数字：深度扩展因子 t、输出通道数 c、重复次数 n 和步幅 s。这些数字用于构建一种名为 Inverted Residual Block 的网络结构，用于深度学习中的计算机视觉任务。通过在这个列表中定义不同的元素，可以构建不同层数和不同复杂度的网络模型。

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class MobileNetV2Backbone(nn.Cell): def __init__(self, width_mult=1., inverted_residual_setting=None, round_nearest=8, input_channel=32, last_channel=1280): super(MobileNetV2Backbone, self).__init__() block = InvertedResidual # setting of inverted residual blocks self.cfgs = inverted_residual_setting if inverted_residual_setting is None: self.cfgs = [ # t, c, n, s [1, 16, 1, 1], [6, 24, 2, 2], [6, 32, 3, 2], [6, 64, 4, 2], [6, 96, 3, 1], [6, 160, 3, 2], [6, 320, 1, 1], ]

这段代码是MobileNetV2的主干网络部分的实现。MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备等资源受限的场景。

在构造函数`__init__`中，定义了一些超参数和默认值，包括`width_mult`（网络宽度倍数）、`inverted_residual_setting`（倒残差块的设置）、`round_nearest`（通道数取整的倍数）、`input_channel`（输入通道数）和`last_channel`（最后输出通道数）。

`InvertedResidual`是倒残差块的定义，在代码中通过`block=InvertedResidual`进行赋值。

`self.cfgs`是倒残差块的设置，如果用户没有指定`inverted_residual_setting`，则使用默认的设置。默认的设置是一个列表，每个元素表示一个倒残差块的设置，包括`t`（扩展因子）、`c`（输出通道数）、`n`（重复次数）和`s`（步长）。

这段代码的作用是定义了MobileNetV2的主干网络结构，并提供了一些灵活的参数配置选项。

inverted_residual_setting.append(bneck_conf(*cnf, index))

这段代码是将一个名为bneck_conf的函数返回的结果添加到inverted_residual_setting列表的末尾。bneck_conf函数的参数是一个由*cnf和index组成的元组，*cnf表示不定长度的参数，即参数个数可以是任意多个，而index则是一个整数。函数返回值会被添加到inverted_residual_setting列表中。