for i in range(num_levels): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1] out_channels = num_channels[i] layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, dilation=dilation_size, padding=(kernel_size-1) * dilation_size, dropout=dropout)]

这段代码是一个循环，用来构建多层的 TemporalBlock。其中，num_levels 表示要构建的层数，dilation_size 是当前 dilation 的大小，in_channels 和 out_channels 分别表示输入和输出的通道数。

在循环中，根据当前层数的不同，in_channels 的值也会不同。如果是第一层，输入的通道数为 num_inputs，否则输入的通道数为上一层的输出通道数 num_channels[i-1]。

layers 表示当前层所包含的层，这里只包含了一个 TemporalBlock。这个 TemporalBlock 的输入通道数为 in_channels，输出通道数为 out_channels，kernel_size 是卷积核的大小，stride=1 表示步长为 1，dilation=dilation_size 表示当前 dilation 的大小，padding=(kernel_size-1) * dilation_size 表示采用了空洞卷积，dropout 表示随机关闭一些神经元的概率。