[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], #1 [-1, 1, RepVGGBlock, [64, 3, 1]], #2 [-1, 3, C3, [128]], #3 解释一下这段代码

这段代码是在描述一些神经网络的结构和参数。让我逐个解释给你听：

#1: [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]
这段代码表示一个卷积层的配置。其中：
- `[-1, 1]` 表示输入数据的维度，其中-1表示不确定的batch size，1表示输入数据的通道数。
- `Conv` 表示使用卷积操作。
- `[128, 3, 2]` 表示卷积核的数量为128，卷积核的大小为3x3，步长为2。

#2: [-1, 1, RepVGGBlock, [64, 3, 1]]
这段代码表示一个RepVGGBlock的配置。RepVGG是一种轻量级的卷积神经网络结构。其中：
- `[-1, 1]` 表示输入数据的维度，其中-1表示不确定的batch size，1表示输入数据的通道数。
- `RepVGGBlock` 表示使用RepVGGBlock结构。
- `[64, 3, 1]` 表示RepVGGBlock中卷积层的输出通道数为64，卷积核的大小为3x3，步长为1。

#3: [-1, 3, C3, [128]]
这段代码表示一个C3层的配置。C3是一种特殊的卷积层结构。其中：
- `[-1, 3]` 表示输入数据的维度，其中-1表示不确定的batch size，3表示输入数据的通道数。
- `C3` 表示使用C3层结构。
- `[128]` 表示C3层的输出通道数为128。