def call(self, inputs, training=None, mask=None):

这段代码定义了一个 Keras 自定义层的 call 方法，用于实现层的前向传播逻辑。在 Keras 中，每个层都需要实现 call 方法，并在其中完成对输入数据的处理。在这里，call 方法接受了三个参数：inputs 表示输入数据，training 表示当前是否处于训练模式，mask 表示输入数据中的掩码（如果有）。在 call 方法中，可以完成各种对输入数据的操作，比如卷积、池化、批归一化、激活等，最终得到输出数据。

需要注意的是，定义自定义层时，需要继承 Keras 的 Layer 类，并实现其 call 方法。在 call 方法中，可以使用 Keras 提供的各种操作函数（如 conv2d、batch_normalization、activation 等）来实现具体的计算过程。通过自定义层，可以方便地实现各种复杂的网络结构和计算过程，并与 Keras 中的其他层无缝结合。

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def call(self, inputs, training=None, mask=None): x = self.conv1(inputs) x = self.conv2(x) x += inputs x = self.relu(x)

这段代码是定义了一个类的前向传播函数 call。这个类的作用是实现 ResNet 中的残差块。输入参数 inputs 是一个张量，代表了残差块的输入数据。conv1 和 conv2 分别是两个卷积层，其中 conv1 的卷积核大小为 3x3，步幅为 1，填充为 same；conv2 的卷积核大小也为 3x3，步幅为 1，填充为 same。在 conv1 和 conv2 之间，还加入了一个跳跃连接，即 x += inputs，将输入数据直接加到卷积结果上，从而实现了残差块的效果。最后，通过 relu 函数激活输出。这个函数的作用是将所有小于 0 的值都设为 0，将大于 0 的值原封不动地输出。