def upscale_blocks(inputs): n_upscales = len(inputs) upscale_layers = [] for i, inp in enumerate(inputs): p = n_upscales - i u = layers.Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2**p, padding='same')(inp) for i in range(2): u = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', use_bias=False)(u) u = layers.BatchNormalization()(u) u = layers.Activation(activations.gelu)(u) u = layers.Dropout(rate=0.4)(u) upscale_layers.append(u) return upscale_layers

这段代码看起来像是一个神经网络的一部分，它定义了一个函数 `upscale_blocks`，它接受一个输入列表 `inputs`，并返回另一个列表 `upscale_layers`，其中包含一些卷积、批量归一化、激活和 dropout 层。这些层的作用是将输入进行上采样，使其变得更大。具体来说，它使用了一些反卷积层（`Conv2DTranspose`）和卷积层（`Conv2D`），以及一些标准的神经网络操作，如批量归一化、激活函数和 dropout。整个函数的作用是将输入进行多次上采样，以便在后续的神经网络层中可以更好地处理它们。