# building first layer input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) self.out_channels = _make_divisible(last_channel * max(1.0, width_mult), round_nearest) features = [ConvBNReLU(3, input_channel, stride=2)] # building inverted residual blocks for t, c, n, s in self.cfgs: output_channel = _make_divisible(c * width_mult, round_nearest) for i in range(n): stride = s if i == 0 else 1 features.append(block(input_channel, output_channel, stride, expand_ratio=t)) input_channel = output_channel # building last several layers features.append(ConvBNReLU(input_channel, self.out_channels, kernel_size=1)) # make it nn.CellList self.features = nn.SequentialCell(features) self._initialize_weights()

以上代码片段是MobileNetV2Backbone类中的一部分，用于构建网络的各个层次。

首先，通过_make_divisible函数将输入通道数input_channel与缩放因子width_mult相乘并取整，得到经过缩放后的输入通道数。然后，通过_make_divisible函数将最后输出通道数last_channel与缩放因子width_mult相乘并取整，得到经过缩放后的输出通道数。这两个通道数将在网络构建过程中用到。

接下来，定义了一个features列表，用于存储网络的各个层次。首先，在列表中添加了一个ConvBNReLU层，用于处理输入图像，其中输入通道数为3，输出通道数为经过缩放后的输入通道数，步长为2。

然后，通过遍历self.cfgs中的配置，依次构建倒残差块。对于每个配置，先计算出经过缩放后的输出通道数output_channel。然后，在内部循环中，根据重复次数n构建多个倒残差块，并将其添加到features列表中。其中，stride的值根据是否为第一个块来确定。

最后，在features列表中添加了一个ConvBNReLU层，用于将最后一个倒残差块的输出通道数转换为最终的输出通道数self.out_channels。这一步使用了1x1卷积核。

最后，将features列表转换为nn.SequentialCell类型，并赋值给self.features，作为网络的主要结构。同时调用了_initialize_weights()函数来对网络的权重进行初始化。

如果还有其他问题，请继续提问。