帮我写一个残差快代码

当然可以，以下是一个简单的残差块实现代码：

import tensorflow as tf

def residual_block(x, filters, kernel_size=3):
    shortcut = x
    
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
    
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    
    x = tf.keras.layers.Add()([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
    
    return x

上述代码中，我们定义了一个残差块，它接受一个输入张量x和一个输出通道数filters。在残差块中，我们首先将输入x存储在shortcut中，然后对输入x进行一系列卷积、BN和ReLU操作，最终将得到的输出与shortcut相加，再通过ReLU激活函数得到最终的输出。这个残差块可以被重复堆叠以构建更深的神经网络。