请详细解析这段代码import torchfrom collections import OrderedDictimport torchimport torchnn as nndef make_layersblock no_relu_layers layers = for layer_name v in blockitems if pool in layer_name

这段代码定义了一个函数make_layers，用于构建卷积神经网络的层。

其中，函数接收两个参数：block和no_relu_layers。block是一个字典，表示网络中每一层的配置信息，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、填充等。no_relu_layers是一个列表，表示不需要使用ReLU激活函数的层。

函数遍历block中每一层的配置信息，根据其类型分别构建最大池化层和深度可分离卷积层。深度可分离卷积层由一个深度卷积层和一个逐点卷积层组成，其中深度卷积层的输入输出通道数相同，逐点卷积层的输入通道数为深度卷积层的输出通道数，输出通道数为该层的输出通道数。

如果该层不在no_relu_layers中，则在深度可分离卷积层后添加一个ReLU激活函数。最终将所有层组合成一个有序字典，并用nn.Sequential封装成一个神经网络模型返回。