self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)代码解释

这行代码定义了一个卷积层 `conv2`，输入通道数为 64，输出通道数也为 64，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 1。具体解释如下：

- `nn.Conv2d` 表示定义一个二维卷积层，该层将会作为神经网络的一部分。在 PyTorch 中，`nn` 是 `torch.nn` 的别名。
- `64` 表示输入通道数为 64。输入通道数指的是该卷积层接受多少个特征图作为输入。
- 第二个 `64` 表示输出通道数也为 64。输出通道数指的是该卷积层输出多少个特征图。
- `kernel_size=3` 表示卷积核大小为 3x3。卷积核就是在卷积过程中对输入图像进行滤波的矩阵。
- `stride=1` 表示卷积的步长为 1。步长是指卷积核在对输入图像滤波时每次移动的距离。
- `padding=1` 表示在输入图像的边缘填充 1 个像素。填充是卷积操作中为了保持输入输出大小一致而在输入图像的边缘增加的像素。填充的大小决定了卷积之后输出的大小是否与输入相同。在这里，填充大小为 1，所以输出图像的大小与输入图像相同。

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self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)代码解释

这行代码定义了一个2D卷积层(`nn.Conv2d`)，输入的通道数为`in_ch`，输出的通道数为64，卷积核的大小是3x3，卷积操作的步长为1，边缘填充为1。

具体来说，输入的数据是一个四维的张量，形状为(batch_size, in_ch, height, width)，其中`batch_size`表示输入的样本数，`in_ch`表示输入的通道数，`height`和`width`分别表示输入数据的高度和宽度。卷积核的大小为3x3，表示对于每个输出通道，它由输入通道的3x3大小的局部区域进行加权求和得到。步长为1表示卷积核在每个方向上的移动步长都是1，边缘填充为1表示在输入数据的边缘填充一圈0，以保持输出特征图的大小不变。

该层的输出形状为(batch_size, 64, height, width)，其中64表示输出通道数，`height`和`width`与输入数据的高度和宽度相同。

def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetBasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) ———————————————— 逐行解读

这段代码是 `RestNetBasicBlock` 类的构造函数 `__init__`。下面逐行解读这段代码的作用：

1. `super(RestNetBasicBlock, self).__init__()`：调用父类 `nn.Module` 的构造函数，确保该类继承自 `nn.Module` 并正确初始化。

2. `self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`：定义一个卷积层 `conv1`，输入通道数为 `in_channels`，输出通道数为 `out_channels`，卷积核大小为 3x3，步幅为 `stride`，填充为 1。

3. `self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`：定义一个批归一化层 `bn1`，输入通道数为 `out_channels`，用于对 `conv1` 的输出进行批归一化。

4. `self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`：定义第二个卷积层 `conv2`，输入通道数为 `out_channels`，输出通道数为 `out_channels`（与前一层的输出通道数相同），卷积核大小为 3x3，步幅为 `stride`，填充为 1。

5. `self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`：定义第二个批归一化层 `bn2`，输入通道数为 `out_channels`，用于对 `conv2` 的输出进行批归一化。

这段代码的作用是创建了两个卷积层和两个批归一化层，并将它们作为类的属性保存起来，用于之后的前向传播过程。