残差网络python

残差网络（Residual Network）是一种深度学习中的神经网络模型，通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，从而实现了更深层次的网络结构。下面是一个简单的残差网络的Python实现示例：

import tensorflow as tf

def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size):
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(input_tensor)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Add()([x, input_tensor])
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    return x

input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=(32, 32, 3))
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same')(input_tensor)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)

# 添加残差模块
x = residual_block(x, 64, 3)
x = residual_block(x, 64, 3)
x = residual_block(x, 64, 3)

x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
output_tensor = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

model = tf.keras.models.Model(input_tensor, output_tensor)

上述代码中，我们使用了TensorFlow库来实现一个简单的残差网络。首先，我们定义了一个残差模块`residual_block`，它包含了两个卷积层、批归一化层和激活函数。然后，我们定义了输入张量`input_tensor`和初始卷积层`x`。接下来，我们通过多次调用`residual_block`函数来添加残差模块。最后，我们使用全局平均池化层和全连接层来生成最终的输出。