def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码是一个 `_make_layer` 方法的实现，用构建 ResNet 的层它接受参数 ``，`planes`，`blocks` 和 `stride`。

首先，它定义了一个变量 `downsample` 为 `None`。如果 `stride` 不等于 1 或者 `self.inplanes` 不等于 `planes * block.expansion`，则会创建一个包含一个卷积层和一个批归一化层的序列，并将其赋值给 `downsample`。

接下来，它定义了一个空列表 `layers`。然后，将一个由 `block(self.inplanes, planes, stride, downsample)` 组成的元素添加到 `layers` 列表中。这个元素是通过调用 `block` 类来创建的，传入的参数是 `self.inplanes`，`planes`，`stride` 和 `downsample`。

接着，通过设置 `self.inplanes = planes * block.expansion` 来更新 `self.inplanes` 的值。

最后，使用循环从 1 到 `blocks-1`，将由 `block(self.inplanes, planes)` 组成的元素添加到 `layers` 列表中。

最后，通过使用 `nn.Sequential(*layers)` 将列表中的元素组合成一个序列，并返回这个序列。