怎么使用TCN构建一种残差块，这种残差块按照以下顺序排列：膨胀因果卷积层、正则化层、激活函数层、dropout层、膨胀因果卷积层、正则化层、激活函数层、dropout层，另外还具有一个作为恒等映射的从输入到输出的卷积核大小是1*1的卷积层。请给出其代码及注释

以下是使用TCN构建残差块的示例代码，其中按照指定顺序排列膨胀因果卷积层、正则化层、激活函数层、dropout层，并包含一个恒等映射的1x1卷积层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Activation, LayerNormalization, Dropout, Add

def residual_block(inputs, filters, kernel_size, dilation_rate, use_batch_norm=True, dropout_rate=0.0):
    # 膨胀因果卷积层
    conv1 = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate)(inputs)
    
    # 正则化层
    if use_batch_norm:
        conv1 = LayerNormalization()(conv1)
    
    # 激活函数层
    conv1 = Activation('relu')(conv1)
    
    # Dropout层
    if dropout_rate > 0.0:
        conv1 = Dropout(rate=dropout_rate)(conv1)
    
    # 膨胀因果卷积层
    conv2 = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate)(conv1)
    
    # 正则化层
    if use_batch_norm:
        conv2 = LayerNormalization()(conv2)
    
    # 激活函数层
    conv2 = Activation('relu')(conv2)
    
    # Dropout层
    if dropout_rate > 0.0:
        conv2 = Dropout(rate=dropout_rate)(conv2)
    
    # 残差连接
    residual = Add()([inputs, conv2])
    
    return residual

# 输入层
inputs = tf.keras.Input(shape=(input_length, input_dim))

# 残差块
residual = residual_block(inputs, filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=1, use_batch_norm=True, dropout_rate=0.1)

# 恒等映射的1x1卷积层
identity_mapping = Conv1D(filters=64, kernel_size=1)(inputs)

# 输出层
outputs = Add()([residual, identity_mapping])

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在上述代码中，`residual_block`函数定义了一个残差块。它接受输入张量，然后按照指定顺序依次应用膨胀因果卷积层、正则化层、激活函数层和dropout层。在每个膨胀因果卷积层后面，都有相应的正则化层、激活函数层和dropout层。最后，使用Add()函数将输入张量与最后一个膨胀因果卷积层的输出进行相加，实现了残差连接。

在主代码中，首先定义了输入层，然后通过调用`residual_block`函数创建了一个残差块。接下来，使用一个恒等映射的1x1卷积层来创建一个与输入维度相同的恒等映射。最后，使用Add()函数将残差块的输出和恒等映射的输出相加，得到最终的输出。通过tf.keras.Model类，将输入和输出定义为模型的输入和输出，并创建了TCN模型。