tensorflow用class定义class BasicBlock(layers.Layer)后,如何将其在在卷积层后调用

要在卷积层后调用自定义的 BasicBlock 类，可以在模型中创建 BasicBlock 实例，并将其作为卷积层的后续层添加到模型中。

例如，在模型中定义一个卷积层，然后创建一个 BasicBlock 实例，并将其添加为卷积层的后续层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class BasicBlock(layers.Layer):
    def __init__(self, filters, kernel_size):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')
        self.bn1 = layers.BatchNormalization()
        self.relu = layers.ReLU()
        self.conv2 = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')
        self.bn2 = layers.BatchNormalization()

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = layers.add([x, inputs])
        x = self.relu(x)
        return x

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(64, 3, padding='same'),
    BasicBlock(64, 3),
    layers.Conv2D(64, 3, padding='same'),
    BasicBlock(64, 3),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在这个例子中，先定义了一个卷积层 `layers.Conv2D(64, 3, padding='same')`，然后在其后面添加了一个 BasicBlock 实例 `BasicBlock(64, 3)`，再添加另一个卷积层 `layers.Conv2D(64, 3, padding='same')` 和另一个 BasicBlock 实例 `BasicBlock(64, 3)`。最后是一个展平层和一个全连接层。

这样，当模型运行时，卷积层和 BasicBlock 实例会依次被调用，实现了卷积层后调用自定义 BasicBlock 的功能。