tensorflow 残差神经网络

残差神经网络是一种深度神经网络，它通过跳过某些层的计算来解决深度神经网络中的梯度消失问题。在TensorFlow中，可以使用tf.keras.layers中的ResNet模块来构建残差神经网络。下面是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
residual = tf.keras.layers.Conv2D(64, 1, strides=2, padding='same')(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x)

x = tf.keras.layers.add([x, residual])
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)

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

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这个模型包含了两个残差块，每个残差块包含了两个卷积层和一个跳跃连接。在训练时，可以使用标准的tf.keras.Model.compile和tf.keras.Model.fit函数来编译和训练模型。