self.conv_3d = nn.Sequential( nn.Conv3d(1, 8, (7, 3, 3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), #nn.Conv3d(8, 16, (5, 3, 3)), nn.Conv3d_21(8,16,(1,3,3)), nn.Conv3d_22(8,16,(3,3,3)), nn.Conv3d_23(8,16,(5,3,3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv3d(16, 32, (3, 3, 3)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), )，我想通过concat函数将 nn.Conv3d_21，nn.Conv3d_22， nn.Conv3d_23以第一维度连接起来，应该怎么加

要通过 `concat` 函数将 `nn.Conv3d_21`，`nn.Conv3d_22`，`nn.Conv3d_23` 按照第一个维度连接起来，可以使用 `torch.cat` 函数。

以下是一个示例修改的代码：

self.conv_3d = nn.Sequential(
    nn.Conv3d(1, 8, (7, 3, 3)),
    nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
    #nn.Conv3d(8, 16, (5, 3, 3)),
    nn.Conv3d_21(8, 16, (1, 3, 3)),
    nn.Conv3d_22(8, 16, (3, 3, 3)),
    nn.Conv3d_23(8, 16, (5, 3, 3)),
    nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
    nn.Conv3d(16, 32, (3, 3, 3)),
    nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
)

# 将 nn.Conv3d_21，nn.Conv3d_22，nn.Conv3d_23 按第一个维度连接起来
concatenated_tensor = torch.cat((self.conv_3d[2](input), self.conv_3d[3](input), self.conv_3d[4](input)), dim=1)

在上面的代码中，我们使用 `torch.cat` 函数将 `nn.Conv3d_21(input)`，`nn.Conv3d_22(input)`，`nn.Conv3d_23(input)` 按照第一个维度连接在一起，并将结果赋值给 `concatenated_tensor` 变量。

请注意，这里的 `input` 是你要传递给这些卷积层的输入。根据你的实际情况，可能需要调整这部分代码。