解释下列参数class CSPResStage(nn.Layer): def __init__(self, block_fn, ch_in, ch_out, n, stride, act='relu', attn='eca'):

这是一个定义了一个 CSPResNet 的模块的类，它包含了以下参数：

- block_fn：基本的残差块函数，用于构建网络的主要结构
- ch_in：输入通道数
- ch_out：输出通道数
- n：重复使用 block_fn 的次数
- stride：步幅大小
- act：激活函数，默认为 relu
- attn：注意力机制，默认为 ECA（efficient channel attention）

其中，CSPResNet 是一个深度残差网络，用于图像分类等任务，它的主要结构包括一些 CSP 模块和 ResNet 残差块。在 CSPResNet 中，每个 CSP 模块将输入通道拆分成两个部分，分别进行不同的操作，然后再将它们合并起来。这样可以减少网络中的计算量，提高网络的效率。block_fn 是 CSPResNet 中使用的基本的残差块函数，可以是 Bottleneck 或 BasicBlock。ch_in 是输入通道数，ch_out 是输出通道数，n 是重复使用 block_fn 的次数，stride 是步幅大小，用于控制下采样的程度。act 是激活函数，可以是 relu、leaky_relu 等。attn 是注意力机制，可以是 SE（squeeze-and-excitation）、CBAM（convolutional block attention module）或 ECA（efficient channel attention）。这些参数将会在 CSPResStage 中被使用，用于构建网络的主要结构。