请帮我解释以下代码中 时域卷积神经网络的残差块数量是怎么确定的以及如何设置残差块数目，tcn_1 = tcn.TCN(nb_filters=64, kernel_size=3, padding='causal', dilations=(1, 2, 4, 8),use_skip_connections=True,use_batch_norm=True,dropout_rate=0.1 ,activation='relu')

在这段代码中，并未直接指定时域卷积神经网络（TCN）的残差块数量。相反，残差块的数量是通过设置参数dilations的长度来确定的。

在TCN中，每个卷积层都会产生一个残差块。因此，dilations的长度决定了TCN中残差块的数量。在这个例子中，dilations参数的长度为4，所以TCN模型将具有4个残差块。

要设置残差块的数量，您可以调整dilations参数的长度。例如，将dilations设置为(1, 2, 4, 8, 16)将创建一个具有5个残差块的TCN模型。

总结起来，TCN中残差块的数量由dilations参数的长度决定。您可以通过调整dilations参数的长度来设置残差块的数量。