tensorflow用class定义class BasicBlock1(layers.Layer)后,可以conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(input) ba1 = BasicBlock(conv1)调用吗

不可以直接调用，因为 `BasicBlock1` 是一个自定义层，需要使用 `call` 方法来定义该层的前向传播逻辑，并且需要传入一个输入张量来调用该层。

在你的例子中，可以这样使用 `BasicBlock1`：

class BasicBlock1(layers.Layer):
    def __init__(self, filters, kernel_size):
        super(BasicBlock1, self).__init__()
        self.conv1 = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')
        self.bn1 = layers.BatchNormalization()
        self.relu = layers.ReLU()
        self.conv2 = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')
        self.bn2 = layers.BatchNormalization()

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = layers.add([x, inputs])
        x = self.relu(x)
        return x

input = layers.Input(shape=(224, 224, 3))
conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(input)
ba1 = BasicBlock1(64, 3)(conv1)

在这个例子中，首先定义了一个输入层 `layers.Input(shape=(224, 224, 3))`，然后定义了一个卷积层 `layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))`，并将输入层作为该卷积层的输入张量。接着，创建了一个 `BasicBlock1` 实例 `BasicBlock1(64, 3)`，并将卷积层的输出张量 `conv1` 作为 `BasicBlock1` 的输入张量进行调用。

这样，卷积层的输出张量 `conv1` 经过 `BasicBlock1` 的处理后得到了一个新的张量 `ba1`，可以继续用于后续的层。