你可以帮我用Python写一个残差网络 吗

当然可以！以下是一个简单的Python代码示例，用来实现一个残差网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def residual_block(x, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same'):
    res = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(x)
    res = layers.BatchNormalization()(res)
    res = layers.Activation('relu')(res)
    res = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=padding)(res)
    res = layers.BatchNormalization()(res)
    res = layers.Add()([res, x])
    res = layers.Activation('relu')(res)
    return res

input_layer = layers.Input(shape=(256, 256, 3))
conv1 = layers.Conv2D(64, 7, strides=(2, 2), padding='same')(input_layer)
conv1 = layers.BatchNormalization()(conv1)
conv1 = layers.Activation('relu')(conv1)
pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(conv1)

res1 = residual_block(pool1, 64)
res2 = residual_block(res1, 64)
res3 = residual_block(res2, 64)

gap = layers.GlobalAveragePooling2D()(res3)
output_layer = layers.Dense(10, activation='softmax')(gap)

model = models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

这段代码实现了一个用于图像分类的残差网络，其中包含三个残差块。对于一个输入大小为256x256x3的图像，该网络会输出一个大小为10的概率分布，表示这个图像属于10个不同的类别中的哪一个。

当然，这只是一个简单的示例，实际上残差网络的结构和参数通常需要根据具体问题进行调整和优化。