self.features = nn.Sequential

self.features = nn.Sequential是一个在PyTorch中用于构建神经网络的函数。它是一个包含多个子模块的容器，其中每个子模块都按照它们在Sequential中传递的顺序依次执行。在这个例子中，self.features是一个Sequential容器，它包含一个卷积层(nn.Conv2d)。这个卷积层有3个输入通道，64个输出通道，卷积核大小为3x3，步长为2，填充为1。如果你想了解更多关于nn.Sequential的信息，可以查看PyTorch官方文档。

代码演示如下：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        return x

net = Net()
print(net)