给出一个模型实例，该模型定义了一个具有三个特征输入和三个输出的ResNet网络，其中输入数据是一个二维数组，表示三个特征的取值。输出数据是一个二维数组，表示三个预测值。模型使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。在测试阶段，我们可以使用模型对新的输入数据进行预测并输出预测结果

import tensorflow as tf

# 定义ResNet网络
def resNet(inputs):
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
shortcut = x
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.add([shortcut, x])
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(3, activation='linear')(x)
return x

# 定义模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
outputs = resNet(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='mse')

# 训练模型
X_train = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
y_train = [[2,4,6],[8,10,12],[14,16,18]]
model.fit(X_train, y_train, batch_size=3, epochs=10)

# 测试模型
X_test = [[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10]]
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred) # 输出预测结果