E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1), padding="same", activation=tf.nn.relu,

input_shape=(None, 28, 28, 1))(x)

这段代码是一个卷积层的定义，使用了 TensorFlow 中的 keras API。具体解释如下：

- `Conv2D` 表示定义一个二维卷积层。
- `kernel_size=(4, 1)` 表示卷积核的大小为 4x1。
- `filters=8` 表示卷积核的数量为 8。
- `strides=(1, 1)` 表示卷积在输入张量的两个方向上的步长均为 1。
- `padding="same"` 表示使用相同填充，即在输入张量的周围填充 0，以保证输出张量的大小与输入相同。
- `activation=tf.nn.relu` 表示使用 ReLU 激活函数。
- `input_shape=(None, 28, 28, 1)` 表示输入张量的形状为 (batch_size, height, width, channels)，其中 `None` 表示 batch_size 可以是任意值，`28` 表示图像的高度为 28 像素，`28` 表示图像的宽度为 28 像素，`1` 表示图像只有一个通道，即灰度图像。

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E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1),

padding='valid', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))(inputs)

这行代码使用了Keras中的Conv2D层来构建一个卷积神经网络。其中，kernel_size=(4,1)表示卷积核的大小为4x1，filters=8表示该层有8个卷积核，strides=(1,1)表示卷积核在水平和垂直方向上移动的步长均为1，padding='valid'表示不填充，activation='relu'表示使用ReLU激活函数进行非线性映射。

此外，input_shape=(28,28,1)表示输入图像的大小为28x28，通道数为1，即灰度图像。该层的输入为inputs。

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

这是一个ResNet的残差块，使用TensorFlow实现。参数含义如下：

- `in_c`:输入张量的通道数
- `out_c`:输出张量的通道数

在`__init__`方法中，定义了一个由多个卷积、批归一化和ReLU激活函数组成的序列模型`self.conv`，以及一个$1\times 1$的卷积层`self.botneck`和一个最大池化层`self.pool`。

在`call`方法中，将输入张量`x`保存在`x_prim`中，然后通过序列模型`self.conv`进行卷积操作，再通过$1\times 1$的卷积层`self.botneck`将`x_prim`也变成`out_c`通道数的张量，并将这两个张量相加。最后，通过最大池化层`self.pool`进行下采样。