tensorflow2一维卷积残差连接代码

以下是使用 TensorFlow 2 实现一维卷积残差连接的代码示例：

import tensorflow as tf

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

# 定义模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None, 1))
x = residual_block(inputs, 64, 3)
x = residual_block(x, 128, 3, strides=2)
x = residual_block(x, 256, 3, strides=2)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs, outputs)

这个代码实现了一个简单的一维卷积残差连接模型，其中包括了三个残差块和一个全局平均池化层。在训练过程中，可以使用标准的 `fit` 函数来训练模型。