def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环，封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers)

这个函数看起来是一个用于构建层的辅助函数。它接受两个参数：一个是 `block`，一个是 `num_of_layer`。`block` 是一个函数或者类，用于构建某个特定类型的层（比如 `Conv_ReLU_Block`），而 `num_of_layer` 则是要构建的层数。

这个函数首先创建一个空列表 `layers`，然后通过 `for` 循环执行 `num_of_layer` 次，每次将 `block()` 的结果添加到 `layers` 中。最后，使用 `nn.Sequential` 将 `layers` 中的所有层封装到一个 `Sequential` 容器中，并返回该容器。

这个函数的作用可以让我们更加方便地构建含有多个相同类型层的模型，而不需要手动多次添加。

相关问题

class Conv_ReLU_Block(nn.Module):#定义了ConvReLU()类，继承了nn.Module父类。 def __init__(self): super(Conv_ReLU_Block, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#定义了对象变量self.conv，属性是{nn.Conv2d()}对象，实际上self.conv是{nn.Conv2d()}类的实例化，实例化时需要参数。 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x):#定义了forward()方法，对输入进行操作 return self.relu(self.conv(x))#卷积和激活的一个框，下次可以直接调用 # x = self.conv(x)实际上为x = self.conv.forward(x)，调用了nn.Conv2d()的forward()函数，由于大家都继承了nn.Module父类，根据nn.Module的使用方法，.forward()不写，直接写object(input) class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.residual_layer = self.make_layer(Conv_ReLU_Block, 18)#调用Conv_ReLU_Block，重复18个Conv_ReLU_Block模块 self.input = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层放大 self.output = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层缩小 self.relu = nn.ReLU(inplace=True)#19-22初始化网络层 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, sqrt(2. / n)) def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环，封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x):#网络的整体的结构 residual = x out = self.relu(self.input(x))#增加通道数 out = self.residual_layer(out)#通过18层 out = self.output(out)#输出，降通道数 out = torch.add(out, residual)#做了一个残差连接 return out

这段代码定义了两个类：`Conv_ReLU_Block` 和 `Net`。

`Conv_ReLU_Block` 类继承了 PyTorch 中的 `nn.Module`，表示它是一个可训练的模型组件。它的初始化函数中定义了一个卷积层 `self.conv` 和一个 ReLU 激活函数 `self.relu`。在 `forward` 方法中，将输入张量 `x` 传递给 `self.conv` 进行卷积操作，然后将卷积结果传递给 `self.relu` 进行激活，并返回激活结果。

`Net` 类同样继承了 `nn.Module`，它的初始化函数中定义了三个模型组件：`self.input`、`self.output` 和 `self.residual_layer`。其中，`self.input` 和 `self.output` 分别是输入层和输出层的卷积层，`self.residual_layer` 是一个由多个 `Conv_ReLU_Block` 组成的序列，用于提取特征。在初始化函数中还使用 `self.modules()` 遍历模型中的所有组件，并对所有卷积层进行了权重初始化。

`Net` 类中还定义了一个辅助函数 `make_layer`，用于重复构建一个由多个 `Conv_ReLU_Block` 组成的序列。在 `forward` 方法中，将输入张量 `x` 传递给 `self.input` 进行卷积操作，然后将卷积结果传递给 `self.residual_layer` 进行特征提取，并经过 `self.output` 进行输出。最后，使用 `torch.add()` 将输入张量 `x` 与输出结果相加，形成一个残差连接，并返回最终的输出张量。

补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层，输入通道数为1，输出通道数为6，卷积核大小为5*5
self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
# 定义第二个卷积层，输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5*5
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
# 定义第三个全连接层，输入神经元个数为16*5*5，输出神经元个数为120
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120)
# 定义第四个全连接层，输入神经元个数为120，输出神经元个数为84
self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
# 定义第五个全连接层，输入神经元个数为84，输出神经元个数为10
self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)

def forward(self, x):
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 将tensor展开成一维的
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
# 三个全连接层->激活函数
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x