temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers)的网络结构

这段代码定义了一个包含两个部分的网络结构，分别是TemporalBlock和一个Bottleneck3D序列。其中，TemporalBlock是一个包含卷积、批量归一化和激活函数的3D卷积块，用于对时间维进行特征提取。Bottleneck3D是一个类似于ResNet中的瓶颈块，由1x1卷积、3x3卷积和1x1卷积组成，用于对空间维进行特征提取。具体地，每个TemporalBlock包含以下几个层：

1. 一个3D卷积层，使用receptive_field大小的膨胀卷积对时间维进行特征提取。

2. 一个批量归一化层，用于规范化卷积输出的数据分布。

3. 一个ReLU激活函数，用于增加网络的非线性性。

4. 一个可选的金字塔池化层，用于对空间维进行降采样和聚合特征。

然后，根据n_spatial_layers_between_temporal_layers的值，我们将Bottleneck3D序列添加到TemporalBlock之后，用于对空间维进行更深入的特征提取。最终，我们将TemporalBlock和Bottleneck3D序列组合成一个nn.Sequential对象，并将其添加到网络结构中去。