# 32 64 32 self.layer1 = make_layers(64, 64, 2, False) # 32 64 32 self.layer2 = make_layers(64, 128, 2, True) # 64 32 16 self.layer3 = make_layers(128, 256, 2, True) # 128 16 8 self.layer4 = make_la

这是一个神经网络模型中的部分代码。该模型使用了 make_layers 函数构建了多个卷积层，在不同的层中使用了不同的卷积核数量和步长，来逐渐提取输入数据的特征。具体来说，这个模型包含了四个卷积层，分别是 layer1、layer2、layer3 和 layer4。其中 layer1 包含了 2 个卷积层，卷积核数量为 64，每个卷积层的输出大小为 32x32。layer2 包含了 2 个卷积层，卷积核数量为 128，每个卷积层的输出大小为 16x16。layer3 和 layer4 同理，但卷积核数量分别为 256 和 512。这个模型使用了卷积神经网络来提取图像特征，并且逐渐缩小特征图的大小，以便于后续的全连接层进行分类或者回归等任务。