nn.ReLU(inplace=True)(self.residual_function(x) + self.shortcut(x))

这行代码使用了nn.ReLU()作为一个层，并将输入先经过残差块的主路（self.residual_function(x)）和旁路（self.shortcut(x)）的求和操作，然后再通过ReLU进行激活。

具体来说，这个代码是一个残差块（Residual Block）中的一部分，残差块是一种非常流行的深度学习模型组件，用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题。这里的残差块包含了两个卷积层和一个ReLU激活函数，其具体实现可以参考如下代码：

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.residual_function = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
        )
        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_channels != out_channels:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels)
            )
        
    def forward(self, x):
        out = self.residual_function(x) + self.shortcut(x)
        out = nn.ReLU(inplace=True)(out)
        return out

在这个ResidualBlock类中，self.residual_function表示残差块的主路，其中包含了两个卷积层和一个ReLU激活函数。self.shortcut表示残差块的旁路，用于将输入x转换成与self.residual_function(x)相同的维度（通过卷积和批量归一化操作）。在forward函数中，我们将主路和旁路的求和结果out先通过ReLU进行激活，然后返回给调用者。