残差网络中使用门控跳跃连接 tensorflow代码

以下是使用门控跳跃连接实现残差网络的 TensorFlow 代码示例：

import tensorflow as tf

def residual_block(inputs, filters, strides):
    shortcut = inputs
    # 使用门控线性单元（Gated Linear Unit, GLU）跳跃连接
    inputs = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=3, strides=strides, padding='same', use_bias=False)(inputs)
    inputs = tf.keras.layers.BatchNormalization()(inputs)
    inputs = tf.keras.layers.GLU()(inputs)
    inputs = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=3, strides=1, padding='same', use_bias=False)(inputs)
    inputs = tf.keras.layers.BatchNormalization()(inputs)
    # 如果输入和输出的尺寸或通道数不同，则需要使用 1x1 卷积调整形状
    if strides != 1 or shortcut.shape[3] != filters:
        shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=strides, use_bias=False)(shortcut)
        shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization()(shortcut)
    # 使用门控跳跃连接
    inputs = tf.keras.layers.Add()([inputs, shortcut])
    inputs = tf.keras.layers.GLU()(inputs)
    return inputs

该代码实现了一个残差块，其中包含门控线性单元（GLU）跳跃连接。在输入通过卷积层和批归一化层后，使用 GLU 对激活值进行门控，然后再通过卷积层和批归一化层。如果输入和输出的尺寸或通道数不同，则使用 1x1 卷积调整形状。最后，使用门控跳跃连接将残差项添加到输出中，并再次使用 GLU 进行门控。