class Downsamplinglayer(nn.Module): ^ IndentationError: expected an indented block

`DownsamplingLayer` 类看起来像是用于下采样的神经网络模块，通常在卷积神经网络中用于降低图像的空间分辨率，以便减少计算量和内存需求。然而，您提到的错误表明在类定义的上方缺少了预期的缩进（通常是四个空格或一个制表符）来开始定义方法或内部结构。

一个基本的`DownsamplingLayer` 可能包含如平均池化（avg_pooling）、最大池化（max_pooling）或者步幅较大的卷积等组件。例如：

class DownsamplingLayer(nn.Module):
    def __init__(self, pool_size, stride=None):
        super(DownsamplingLayer, self).__init__()
        if stride is None:
            stride = pool_size
        self.pooling = nn.MaxPool2d(pool_size, stride=stride)

    def forward(self, x):
        return self.pooling(x)

在这个例子中，`__init__` 方法初始化一个最大池化层，`forward` 方法则应用下采样到输入数据上。`stride` 参数决定了下采样的步长，默认值等于池化大小，这可能导致信息丢失较多，但在某些场景下可能是有意识的设计决策。