def _make_layer(self, block, input_channels, output_channels, num_blocks=1): layers = [] layers.append(block(input_channels, output_channels)) for i in range(num_blocks-1): layers.append(block(output_channels, output_channels)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码是一个私有方法 `_make_layer`，它用于创建一个包含多个相同类型的块的层。它接受以下参数：

- `block`：块的类型
- `input_channels`：输入通道数
- `output_channels`：输出通道数
- `num_blocks`：块的数量

该方法首先创建一个空列表 `layers`，然后将一个输入通道数为 `input_channels`，输出通道数为 `output_channels` 的块添加到列表中。接下来，根据 `num_blocks` 的值，将剩余的块添加到列表中。最后，使用 `nn.Sequential` 将列表中的所有块组合成一个序列，并将其作为结果返回。

这段代码的作用是创建一个包含多个相同类型块的层，可以用于构建神经网络模型的结构。

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def _make_layer(self, block, input_channels, output_channels, num_blocks=1): layers = [] layers.append(block(input_channels, output_channels)) for i in range(num_blocks-1): layers.append(block(output_channels, output_channels)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码定义了一个辅助函数_make_layer，用于创建一个由多个block组成的层。它接受四个参数：block表示卷积层的基本结构，input_channels表示输入通道数，output_channels表示输出通道数，num_blocks表示重复次数。

函数首先创建一个空的列表layers，然后将一个由block(input_channels, output_channels)构成的块添加到layers中。接下来，使用循环将block(output_channels, output_channels)添加到layers中，重复次数为num_blocks-1。最后，使用nn.Sequential将layers列表中的所有块连接起来，并返回该层。

这个函数的作用是根据指定的block、输入通道数、输出通道数和重复次数来构建一个由多个相同结构的块组成的层。在这个特定的代码行中，该函数被用于创建self.conv3_1层。