def __init__self in_channels out_channels super__init__ selfdouble_conv = nnSequential nnConv2din_channels out_channels kernel_size=3 padding=1 nnBatchNorm2dout_cha

padding=1表示在输入的边界周围填充1个像素，使得卷积操作不会改变输入图像的大小。

nn.BatchNorm2d(out_channels)是对输出进行批量归一化操作，可以加速模型训练并提高模型的精度。

nn.ReLU(inplace=True)是激活函数，将输出的结果进行非线性映射，使得模型可以学习更复杂的特征。inplace=True表示在原地进行操作，可以节省内存。