for _ in range(depth-2):
            ##构建卷积层
layers.append(nn.Conv2d(in_channels=n_channels, out_channels=n_channels, kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=False))
layers.append(nn.BatchNorm2d(n_channels, eps=0.0001, momentum = 0.95))
layers.append(nn.ReLU(inplace=True))
        #构建卷积层
        layers.append(nn.Conv2d(in_channels=n_channels, out_channels=image_channels, kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=False))
        #利用nn.Sequential()按顺序构建网络//Sequential容器,模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中
        self.dncnn = nn.Sequential(*layers)
        self._initialize_weights()  #调用初始化权重函数


我想知道循环到哪里结束，并且为什么构建了卷积层，又要构建一次卷积层？
代码的意思是什么意思？
方便的话可以加个微信：17714526081

看起来与Python语言关系不大，与图像去噪算法有关。