class定义basic block模块之后如何放到def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)后面

在 `def MEAN_Spot(opt)` 函数中，先定义了3个输入张量 `inputs1`、`inputs2`、`inputs3`，然后通过 `layers.Concatenate()` 将这3个张量沿着通道维度拼接为一个张量 `inputs`。接着通过一个卷积层得到一个输出张量 `conv1`。如果要使用 `BasicBlock` 模块，需要将这个卷积层替换为一个或多个 `BasicBlock` 模块。代码示例如下：

class MEAN_Spot(opt):
    # channel 1
    inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
    inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
    inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
    # merge 1
    inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3])
    # BasicBlock
    conv1 = BasicBlock(out_channels=64, kernel_size=3, strides=1)(inputs)
    conv1 = BasicBlock(out_channels=64, kernel_size=3, strides=1)(conv1)
    # ...

这里假设 `BasicBlock` 类已经定义好了，并且传入的参数是输出通道数 `out_channels`、卷积核大小 `kernel_size` 和步长 `strides`。需要注意的是，在实际使用中，可能还需要根据具体情况在 `BasicBlock` 中添加一些其他的层或操作。