self.container = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=448+self.class_num, out_channels=self.class_num, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)), # nn.BatchNorm2d(num_features=self.class_num), # nn.ReLU(), # nn.Conv2d(in_channels=self.class_num, out_channels=self.lpr_max_len+1, kernel_size=3, stride=2), # nn.ReLU(), )

这段代码是一个神经网络模型的一部分，其中包含一个卷积层(nn.Conv2d)。这个卷积层有两个输入参数：in_channels表示输入数据的通道数，class_num表示输出数据的通道数。这个卷积层的输出通道数也是class_num。卷积核的大小是1x1，步长为1x1。这个卷积层被包含在一个Sequential容器中。