解释每一句

好的，让我逐行解释一下这段代码：

import paddle 
import paddle.vision.models as models  

这两行代码导入了 PaddlePaddle 框架和 PaddlePaddle 中的视觉模型库。

sides = [64, 128, 224, 256, 384, 512] 
clses = [10, 100, 1000] 

这两行代码定义了两个列表，分别存储了不同的输入图像尺寸和分类数目。

for side in sides:     
    for cls in clses:         
        net = model.pdmodel(pretrained=False, num_classes=cls)         
        # net = models.mobilenet_v1(pretrained=False, scale=1.0, num_classes=1000) 		
        # net = models.resnet34(pretrained=False)         
        FLOPs = paddle.flops(net, input_size=[1, 3, side, side], print_detail=True)

这里使用两个循环来遍历不同的输入图像尺寸和分类数目。在循环中，首先使用 `model.pdmodel` 函数来构建一个未经过预训练的网络模型，并且指定了分类数目。接着，使用 `paddle.flops` 函数来计算该网络在指定输入图像尺寸下的 FLOPs 数量。最后，将计算结果打印出来。

# net = models.mobilenet_v1(pretrained=False, scale=1.0, num_classes=1000) 		
# net = models.resnet34(pretrained=False)  

这两行代码是注释掉的代码，可以用来构建 MobileNetV1 和 ResNet34 模型。