if inverted_residual_setting is None: inverted_residual_setting = [ # t, c, n, s [1, 16, 1, 1], [6, 24, 2, 2], [6, 32, 3, 2], [6, 64, 4, 2], [6, 96, 3, 1], [6, 160, 3, 2], [6, 320, 1, 1], ]

这是一个用于构建深度可分离卷积模型的设置。其中，每个元素都代表一个网络块，包括四个参数，分别为 t, c, n, s。

t 表示扩张因子，即在输入通道数的基础上，每个输出通道数会被扩大 t 倍。

c 表示输出通道数。

n 表示该块重复的次数。

s 表示步幅大小。

这些设置可以用于构建适合不同任务的深度可分离卷积网络。