class Mutil_stage(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, parts=4, bias=False): super(Mutil_stage, self).__init__() self.gconv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups=parts, bias=bias) self.gdconv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, 2 * dilation, 2 * dilation, groups=parts, bias=bias) self.dconv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, 2 * dilation, 2 * dilation, bias=bias) def forward(self, x): x1, x2 = x.chunk(2, dim=1) gconv = self.gconv(x) gdconv = self.gdconv(torch.cat((x2, x1), dim=1)) dconv = self.dconv(x) return x + gconv + gdconv + dconv

这段代码定义了一个名为`Mutil_stage`的多阶段模块。该模块包含了三个卷积层：`gconv`、`gdconv`和`dconv`。这些卷积层分别用于处理输入张量`x`的不同部分。

在`forward`方法中，输入张量`x`被分成两个部分，分别为`x1`和`x2`。然后，通过应用不同的卷积操作（`gconv`、`gdconv`和`dconv`）对这些部分进行处理。最后，将原始输入张量`x`与处理后的结果相加，得到最终的输出。

需要注意的是，该模块的初始化函数中定义了各个卷积层的参数，如输入通道数、输出通道数、卷积核大小等。还可以通过参数控制卷积操作的步长、填充、扩张等设置。