用tensorflow2写一个残差连接的一维卷积块

可以参考以下代码实现：

import tensorflow as tf

def residual_block(x, filters, kernel_size, strides=1, activation='relu', use_bias=True):
    # 定义残差块
    shortcut = x
    x = tf.keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=strides, padding='same', use_bias=use_bias)(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation(activation)(x)
    x = tf.keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='same', use_bias=use_bias)(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Add()([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.Activation(activation)(x)
    return x

这个函数实现了一个一维卷积块，其中包含了残差连接。输入参数 x 是一个张量，filters 是卷积核的数量，kernel_size 是卷积核的大小，strides 是卷积的步长，activation 是激活函数，use_bias 表示是否使用偏置项。函数返回一个张量，表示卷积块的输出。