怎么引入BasicConv2d

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Module` 类来定义自己的神经网络模型。下面是一个使用 `BasicConv2d` 的例子：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        # 定义 BasicConv2d 层
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            BasicConv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            BasicConv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            BasicConv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            BasicConv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

在这个例子中，我们先定义了一个基本的卷积层，然后在 `self.conv` 中使用了多个 `BasicConv2d` 层，将这些层串联在一起。在 `forward` 方法中，我们将输入数据 `x` 通过 `self.conv` 进行前向传播并返回输出。