tensorflow用class定义的Basic Block如何调用到def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) 的后面

如果你想在 `MEAN_Spot` 函数后面添加更多的层操作，可以在 BasicBlock 类中继续添加需要的层，然后在 `call` 方法中按照顺序调用这些层。以下是一个示例代码，仅供参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class BasicBlock(tf.keras.Model):
    def __init__(self, filters):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = layers.Conv2D(filters, (3, 3), padding='same')
        self.conv2 = layers.Conv2D(filters, (3, 3), padding='same')
        self.relu = layers.ReLU()
        self.add = layers.Add()
        self.lam = layers.Lambda(MEAN_Spot)
        self.conv3 = layers.Conv2D(filters, (3, 3), padding='same')
        self.bn = layers.BatchNormalization()

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.lam(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.add([inputs, x])
        x = self.relu(x)
        return x

在上述代码中，我们在 `__init__` 方法中添加了一个新的卷积层和一个 BatchNormalization 层，并在 `call` 方法中按照顺序调用了这些层，以实现更复杂的网络结构。当然，你可以根据自己的需求在 BasicBlock 类中添加任意数量的层，并在 `call` 方法中按照需要组合这些层。