def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetBasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) ———————————————— 逐行解读

这段代码是 `RestNetBasicBlock` 类的构造函数 `__init__`。下面逐行解读这段代码的作用：

1. `super(RestNetBasicBlock, self).__init__()`：调用父类 `nn.Module` 的构造函数，确保该类继承自 `nn.Module` 并正确初始化。

2. `self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`：定义一个卷积层 `conv1`，输入通道数为 `in_channels`，输出通道数为 `out_channels`，卷积核大小为 3x3，步幅为 `stride`，填充为 1。

3. `self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`：定义一个批归一化层 `bn1`，输入通道数为 `out_channels`，用于对 `conv1` 的输出进行批归一化。

4. `self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`：定义第二个卷积层 `conv2`，输入通道数为 `out_channels`，输出通道数为 `out_channels`（与前一层的输出通道数相同），卷积核大小为 3x3，步幅为 `stride`，填充为 1。

5. `self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`：定义第二个批归一化层 `bn2`，输入通道数为 `out_channels`，用于对 `conv2` 的输出进行批归一化。

这段代码的作用是创建了两个卷积层和两个批归一化层，并将它们作为类的属性保存起来，用于之后的前向传播过程。