解释以下网络的传输过程class ResNetnnCell def __init__self block layers num_classes=34 superResNet self__init__ selfin_channels = 64 selfconv1 = nnConv2d3 64 kernel_size=7 stride=2 pad_m

该网络是一个残差网络，用于图像分类任务。传输过程如下：

1. 输入数据x经过一个7x7的卷积层，步长为2，输出通道数为64，padding方式为valid，得到一个特征图。

2. 经过一个BatchNorm层，然后经过ReLU激活函数，再经过一个3x3的最大池化层，步长为2，padding方式为valid，得到一个下采样后的特征图。

3. 经过四个残差块，每个残差块包含多个残差单元，每个残差单元包含两个3x3的卷积层和一个跳跃连接。这四个残差块的输出通道数分别为64、128、256、512。

4. 经过一个全局平均池化层，将特征图的每个通道的特征值求平均，得到一个1x1的特征图。

5. 经过一个全连接层，将特征图展平为一个向量，然后进行分类。输出结果为34个类别的概率分布。