如何将SENet（来自2019年CVPR的）和EAC（来自2020年CVPR的）网络结构融合到基于DenseNet的迁移学习代码实现中？请帮我写个代码

将SENet（Squeeze-Excitation Network）和EAC（Efficient Attentional Convolution）融合到DenseNet的基础迁移学习代码中需要一些特定步骤，这里我会提供一个大概的思路，并非完整的代码实现，因为完整的代码会涉及到库的选择、文件组织等细节。

首先，你需要安装必要的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，然后按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库和预训练模型（比如DenseNet）:

import torch.nn as nn
from torchvision.models import densenet161 # 或其他版本的DenseNet

# 加载预训练的DenseNet
densenet = densenet161(pretrained=True)

2. 分离并提取SENet和EAC模块。这两个模块通常作为块插件存在，可以从它们各自的论文中找到结构。例如，你可以创建两个函数分别用于构建SEBlock和EABlock：

def create_se_block():
    return nn.Sequential(
        nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
        nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 4, kernel_size=1, bias=False),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(in_channels // 4, in_channels, kernel_size=1, bias=False),
        nn.Sigmoid()
    )

def create_eac_block():
    # EAC Block 实现，根据论文中的描述编写
    pass

3. 将这些模块插入到DenseNet的适当位置。这可能涉及到对原DenseNet源码的理解，因为不是所有的层都支持插入自定义模块。例如，你可能会选择在每个组内添加SEBlock：

class DenseNetWithSEAndEAC(nn.Module):
    def __init__(self, base_model):
        super(DenseNetWithSEAndEAC, self).__init__()
        self.base_model = base_model
        self.se_blocks = [create_se_block() for _ in range(self.base_model.classifier.in_features)]
        self.eac_blocks = ...  # 根据EAC模块的位置配置

    def forward(self, x):
        feats = self.base_model.features(x)
        for i, se_block in enumerate(self.se_blocks):
            feats[:, :, :, i] *= se_block(feats[:, :, :, i])
        # 添加EAC模块的地方
        feats_after_eac = self.apply_eac_blocks(feats)
        feats = self.base_model.classifier(feats_after_eac)  # 可能需要调整这一部分
        return feats

    def apply_eac_blocks(self, feats):
        for eac_block in self.eac_blocks:
            feats = eac_block(feats)
        return feats

请注意，上述代码只是一个简化版的示例，实际实现中可能需要调整模型架构、处理不同版本的DenseNet以及处理输入和输出的方式。另外，`create_eac_block()`函数的内容需要参照EAC论文的具体设计。