def se_block(input_tensor, compress_rate=16): channels = input_tensor.shape[-1] x = GlobalAveragePooling2D()(input_tensor) x = Dense(channels // compress_rate, activation='relu')(x) x = Dense(channels, activation='sigmoid')(x) x = Reshape((1, 1, channels))(x) x = Multiply()([input_tensor, x]) return x解释一下这段代码

这段代码是实现了SE（Squeeze-and-Excitation）模块，它可以用于卷积神经网络中的任意卷积层。SE模块通过学习到每个通道的重要性，从而提高网络的性能。

具体来说，这段代码的输入是一个四维张量（即一个batch的图像数据），其中最后一维是通道数。compress_rate是压缩比例，即用于计算SE模块中压缩后通道数的参数。

首先，通过GlobalAveragePooling2D函数对输入进行全局平均池化，将每个通道的特征值进行平均。然后，通过Dense函数对平均后的特征值进行两次全连接操作，第一次将通道数压缩为原来的1/compress_rate（即压缩比例），第二次将通道数恢复到原来的大小，并使用sigmoid激活函数。这两个全连接层的作用是学习每个通道的重要性。

接着，通过Reshape函数将输出的向量转换成一个形状为 (1, 1, channels) 的三维张量。然后，通过Multiply函数将输入张量和转换后的张量逐元素相乘，得到加强了重要通道的输出。最后，返回输出张量。

总之，这段代码实现了SE模块，通过学习到每个通道的重要性，提高了卷积神经网络的性能。