比如，求keras代码

当使用Keras实现TCN网络时，可以通过设置batch size参数来指定每个批次中包含的样本数。下面是一个使用Keras实现TCN网络，并设置batch size的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tcn import TCN

# 定义输入数据的shape
input_shape = (None, 160)

# 定义模型的输入层
inputs = Input(shape=input_shape)

# 定义TCN网络的中间层，可以设置多个卷积层和池化层
tcn_layer = TCN(nb_filters=64, kernel_size=3, dilations=[1, 2, 4, 8, 16])(inputs)

# 定义输出层，可以根据需要自定义输出层的结构
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(tcn_layer)

# 定义模型，将输入层和输出层连接起来
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标等参数
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 训练模型，设置batch size为32
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

在上面的代码中，我们使用Keras的Input函数定义输入层，使用TCN函数定义TCN网络的中间层，然后再定义输出层，最后将输入层和输出层连接起来，构建一个完整的模型。在调用fit函数训练模型时，我们可以通过设置batch size参数来指定每个批次中包含的样本数，这里我们设置batch size为32。