class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x 后如何加入一个最大池化层

如果您想在这个BasicBlock模块中加入一个最大池化层，可以在构造函数中的第一个卷积层之后添加一个最大池化层。具体来说，可以在这个模块的构造函数中添加以下代码：

self.pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='same')

这将在第一个卷积层之后添加一个最大池化层，使得输出的特征图尺寸减半。如果您想在第二个卷积层之后添加最大池化层，可以将`strides=2`改为`strides=1`，这样输出的特征图大小不会改变。