def __init__(self, c_in, c_out, is_downsample=False): super(BasicBlock, self).__init__() self.is_downsample = is_downsample if is_downsample: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=2, padding=1, bias=False) else: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_out) self.relu = nn.ReLU(True) self.conv2 = nn.Conv2d(c_out, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c_out)

这段代码是一个基本的 ResNet 模型中的 BasicBlock 类的构造函数。BasicBlock 是 ResNet 中的基本模块，由两个卷积层和一个残差连接组成。

具体而言，这个 BasicBlock 类接受三个参数：

- `c_in`：输入通道数。
- `c_out`：输出通道数。
- `is_downsample`：是否进行下采样（即是否需要改变输入输出的尺寸）。

在构造函数中，首先根据 `is_downsample` 参数决定是否使用步长为 2 的卷积来进行下采样。然后，依次添加两个卷积层和 BatchNorm2d 层，其中第一个卷积层是根据是否下采样使用不同的步长，第二个卷积层步长为 1。最后添加 ReLU 激活函数，这个 BasicBlock 就构造完成了。