def _make_denseblock(self, block, blocks): layers = [] for i in range(blocks): # Currently we fix the expansion ratio as the default value layers.append(block(self.inplanes, growthRate=self.growthRate, dropRate=self.dropRate)) self.inplanes += self.growthRate return nn.Sequential(*layers) def _make_transition(self, compressionRate): inplanes = self.inplanes outplanes = int(math.floor(self.inplanes // compressionRate)) self.inplanes = outplanes return transition_2D(inplanes, outplanes)

这段代码看起来像是一个 PyTorch 的神经网络模型的定义，其中包括了 `_make_denseblock` 和 `_make_transition` 两个函数。`_make_denseblock` 函数的作用是生成若干个 Dense Block，每个 Dense Block 中包含了若干个相同的神经网络层，每个神经网络层的输入都是前面所有层的输出的拼接，这样可以使得信息传递更加充分。`_make_transition` 函数则是生成 DenseNet 中的过渡层，将神经网络层数较多的 Dense Block 的输出压缩到一个更小的维度，以减少参数数量和计算量。具体实现细节可以参考代码中调用的 `block` 和 `transition_2D` 函数的定义。