class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这段代码在运行时被提示channel_out，即传入SelfAttention层的张量通道数与网络第一层卷积的权重通道数不匹配，你知道是为什么吗，如何解决？你可以给我带有详细注释的代码吗？

这段代码中，`SelfAttention`层的输入通道数需要与其前面的`PointnetSAModuleMSG`层输出通道数相同。而`PointnetSAModuleMSG`层的输出通道数通过计算其内部`mlps`列表中每层线性层的输出通道数之和得到，因此需要保证`mlps`列表中每层线性层的输入通道数与`PointnetSAModuleMSG`层输入通道数相同。

以下是修正代码，对其中的`mlps`列表进行了修改，使得每层线性层的输入通道数与`PointnetSAModuleMSG`层输入通道数相同：

class Pointnet2MSG(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True):
        super().__init__()
        
        self.SA_modules = nn.ModuleList()
        channel_in = input_channels
        skip_channel_list = [input_channels]
        
        for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()):
            mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy()
            channel_out = 0
            
            for idx in range(mlps.len()):
                # 修改每层线性层的输入通道数
                mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx][:-1]
                channel_out += mlps[idx][-1]
                
            mlps.append([channel_out])
            
            self.SA_modules.append(
                nn.Sequential(
                    PointnetSAModuleMSG(
                        npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k],
                        radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k],
                        nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k],
                        mlps=mlps,
                        use_xyz=use_xyz,
                        bn=cfg.RPN.USE_BN
                    ),
                    SelfAttention(channel_out)
                )
            )
            
            skip_channel_list.append(channel_out)
            channel_in = channel_out

其中，`mlps[idx][:-1]`表示将`mlps`列表中每层线性层的输出通道数去掉，只留下输入通道数。最后一层线性层的输出通道数则为`channel_out`，因此在`mlps`列表中添加了一个只有1个元素的列表`[channel_out]`作为最后一层线性层的参数。