请解释以下代码：trained_encoder = compensator.get_layer('encoder') # trained_encoder.summary() # trained_decoder.summary() out_layer_ind = len(trained_encoder.layers) - 1 num_codes_to_show = min(2 * n_maps_train, int(3e3)) codes = get_layer_activations(trained_encoder, t_x_points_train[0: num_codes_to_show], out_layer_ind)

这段代码主要是获取训练好的编码器（encoder）的激活层，并将其应用于输入数据上，以获取编码后的特征表示（codes）。

首先，通过`compensator.get_layer('encoder')`获取训练好的编码器模型，并将其赋值给`trained_encoder`变量。

接下来，通过`trained_encoder.layers`获取编码器模型的所有层，并用`len()`函数获取层数。然后通过减1操作，得到最后一层的索引，即输出层的索引。这个索引存储在`out_layer_ind`变量中。

下一行代码中，`num_codes_to_show`的值被设置为`min(2 * n_maps_train, int(3e3))`，其中`n_maps_train`是一个训练集的映射数。`min()`函数用于获取两者中较小的值。

最后，通过调用`get_layer_activations()`函数，将训练好的编码器模型、训练数据集中的前`num_codes_to_show`个样本以及`out_layer_ind`作为参数传递。这个函数的作用是获取编码器在给定输入数据上的输出激活，也就是编码后的特征表示。这些编码后的特征表示存储在`codes`变量中。