x = layers.concatenate( [branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed4')加注意力机制

为了给混合层添加注意力机制，你可以使用注意力机制的一种变体，称为SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Attention）。SE注意力机制可以在通道维度上对特征图进行自适应加权，以强化重要的特征并抑制不重要的特征。

下面是如何在给定的混合层中添加SE注意力机制的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

def se_block(input_feature, ratio=16):
    channel = input_feature.shape[-1]
    se_branch = layers.GlobalAveragePooling2D()(input_feature)
    se_branch = layers.Dense(channel // ratio, activation='relu')(se_branch)
    se_branch = layers.Dense(channel, activation='sigmoid')(se_branch)
    return tf.keras.layers.multiply([input_feature, se_branch])

x = layers.concatenate([branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed4')
x = se_block(x)

在这个示例中，我们定义了一个名为`se_block`的函数，该函数实现了SE注意力机制。`se_block`接受一个输入特征图，并应用全局平均池化、密集层和Sigmoid激活函数来生成注意力权重。然后，通过将输入特征图与注意力权重相乘，我们将注意力应用于特征图。

最后，我们将这个SE注意力块应用于给定的混合层`x`。请注意，这只是添加SE注意力机制的一种方法，你可能需要根据你的具体需求进行调整和改进。