请使用tensorflow2代码帮我实现SE注意力模块

好的，下面是使用TensorFlow 2实现SE注意力模块的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class SELayer(layers.Layer):
    def __init__(self, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.reduction = reduction

    def build(self, input_shape):
        self.channel_axis = -1
        channel = input_shape[self.channel_axis]
        self.avg_pool = layers.GlobalAveragePooling2D()
        self.fc1 = layers.Dense(channel // self.reduction, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)
        self.fc2 = layers.Dense(channel, activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)

    def call(self, inputs):
        x = self.avg_pool(inputs)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = layers.Reshape((1, 1, -1))(x)
        x = inputs * x

        return x

这段代码实现了一个SE注意力模块，它包括一个全局平均池化层、两个全连接层和一个重塑层，其中 reduction 参数指定压缩比例。在 build 方法中，我们获取输入张量的通道数，创建全局平均池化层、两个全连接层，并设置它们的激活函数、初始化方式和使用偏置。在 call 方法中，我们将输入张量进行全局平均池化，然后通过两个全连接层得到一个权重向量，并将其重塑为跟输入张量相同的形状，最后将输入张量乘以权重向量，得到加权后的输出。

如果你想使用这个SE注意力模块，可以在你的模型中将它作为一个层来使用，比如：

inputs = layers.Input(shape=(28, 28, 128))
x = layers.Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(inputs)
x = SELayer()(x)
x = layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(x)
x = SELayer()(x)
outputs = layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=1, strides=1, padding='valid', activation='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这里先定义了一个输入张量 inputs，然后接一个卷积层、一个SE注意力模块、一个卷积层、一个SE注意力模块，最后接一个卷积层作为输出张量。注意，SE注意力模块要放在卷积层之后，因为它需要先对通道数进行压缩后才能进行加权。最后通过 tf.keras.Model 创建一个模型实例。