build_norm_layer(norm_cfg, dim)[1]

`build_norm_layer` 是一个通常用于构建 normalization（归一化）层的函数，它接受两个参数：`norm_cfg` 和 `dim`。`norm_cfg` 是一个配置字典，定义了特定类型的归一化层（如 BatchNorm、InstanceNorm 或 LayerNorm）及其相关的超参数；`dim` 则表示输入特征的维度。

具体实现取决于框架的代码库，但一般流程可能是这样：

def build_norm_layer(norm_cfg, num_features):
    """Create a normalization layer based on config."""
    norm_type = norm_cfg['type']
    if norm_type == 'BN':
        return nn.BatchNorm1d(num_features, **norm_cfg.get('opts', dict()))
    elif norm_type == 'GN':
        groups = norm_cfg['groups'] or num_features
        return nn.GroupNorm(groups, num_features, **norm_cfg.get('opts', dict()))
    elif norm_type == 'LN':
        return nn.LayerNorm(num_features, **norm_cfg.get('opts', dict()))
    else:
        raise NotImplementedError(f"Unsupported norm type: {norm_type}")

这个函数会根据传入的 `norm_type` 来实例化相应的归一化类，比如 `nn.BatchNorm1d`（对于一维数据）、`nn.GroupNorm`（分组归一化）或 `nn.LayerNorm`（层归一化）。`norm_cfg.get('opts', dict())` 用于从配置字典中获取额外的参数，如果不存在则默认为一个空字典。