深度残差网络可以通过实现残差块来实现。每个残差块包含一个跳过连接（即残差连接）和两个或多个卷积层。残差连接是从块的输入直接连接到块的输出，以便网络学习如何将输入映射到输出（即从“残差”中学习）。以下是一个示例代码实现深度残差网络的残差块：
import tensorflow as tf
def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size):
x = input_tensor
# First convolution layer
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
# Second convolution layer
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
# Add the residual connection
x = tf.keras.layers.add([x, input_tensor])
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
return x
这个函数接受一个输入的张量作为参数，然后在输入张量上应用两个卷积层。在第二个卷积层之后，它会添加残差连接并应用激活函数。您可以在您的神经网络中使用这个函数来实现深度残差网络。