make_layers 作用

make layer是对每一层的层自定义，有点类似于nn.Sequential（），但是layer是将每一层所要的网络或者激活函数归一化存在一个数组，目前看来他的优点，可以用一个for循环去定义整个网络，不用对对每一层都写同样的函数。从而只改变他的参数就行了。

self.cfg = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M']

self.features = self.make_layers(self.cfg, batch_norm)

    def make_layers(self, cfg, batch_norm=False):layers = []in_channels = 3for v in cfg:if v == 'M':layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]else:conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)if batch_norm:layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)]else:layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]in_channels = vreturn nn.Sequential(*layers)

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