我在pycharm如何将SE注意力模块合理添加加到前面的cifar100实验网络结构中，以提高分类精度

在 PyCharm 中添加 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力模块需要进行以下步骤：

1. 安装必要的库：在 PyCharm 中使用 pip 安装必要的库，例如 keras 和 tensorflow。

2. 定义 SE 模块：在您的代码中定义 SE 模块，以便可以在网络结构中使用它。SE 模块通常由 squeeze 和 excitation 两部分组成，其中 squeeze 部分用于将通道数降低，而 excitation 部分则对 squeeze 后的特征图进行加权。

3. 将 SE 模块添加到网络结构中：在您的代码中修改您的网络结构，以便将 SE 模块添加到所需的层中。例如，在 CIFAR100 实验中，您可以将 SE 模块添加到卷积层或全连接层中。

以下是一个示例代码片段，展示如何将 SE 模块添加到 CIFAR100 实验中的卷积层中：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Input, GlobalAveragePooling2D, Dense, Reshape, multiply, add
from tensorflow.keras import Model

def squeeze_excite_block(tensor, filters, ratio=16):
    init = tensor
    # Squeeze
    channels = init._keras_shape[-1]
    se_shape = (1, 1, channels)
    se = GlobalAveragePooling2D()(init)
    se = Reshape(se_shape)(se)
    se = Dense(filters // ratio, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)
    se = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)
    # Excite
    x = multiply([init, se])
    return x

# CIFAR-100 model with SE block added to the convolutional layers
def cifar100_se_model(input_shape, num_classes):
    input = Input(shape=input_shape)

    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(input)
    x = squeeze_excite_block(x, 64)
    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = squeeze_excite_block(x, 64)
    x = Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = squeeze_excite_block(x, 128)
    x = Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = squeeze_excite_block(x, 128)
    x = Conv2D(256, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = squeeze_excite_block(x, 256)
    x = Conv2D(256, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    x = squeeze_excite_block(x, 256)
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    output = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = Model(input, output)
    return model

在此示例中，squeeze_excite_block 函数定义了一个 SE 模块，该模块将在卷积层中使用。cifar100_se_model 函数定义了一个 CIFAR-100 模型，并将 squeeze_excite_block 函数添加到卷积层中。