给出一个包含残差结构的神经网络示例

以下是一个包含残差结构的神经网络示例：

import tensorflow as tf

# 定义残差块
def residual_block(x, filters, kernel_size):
    # 保存输入
    input_tensor = x
    
    # 第一个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    
    # 第二个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    
    # 添加输入
    x = tf.keras.layers.add([input_tensor, x])
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    
    return x

# 定义包含残差结构的神经网络
def residual_network(input_shape):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
    
    # 第一个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(inputs)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    
    # 残差块1
    x = residual_block(x, 64, (3, 3))
    
    # 残差块2
    x = residual_block(x, 64, (3, 3))
    
    # 残差块3
    x = residual_block(x, 64, (3, 3))
    
    # 全局平均池化层
    x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    
    # 输出层
    outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
    
    # 创建模型
    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    
    return model

上述示例定义了一个包含三个残差块的神经网络，每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接。该网络输入为二维图像数据，输出为一个10类分类问题的概率分布。