Python深度学习教程：ResNet

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，而ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度神经网络结构，被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。本教程将详细介绍如何使用Python实现ResNet，并提供相应的源代码。

ResNet的核心思想是通过引入残差连接（residual connection）来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。残差连接允许信息在网络中直接跳过一些层，从而减少了信息的丢失和变形，使得网络更易于训练和优化。ResNet的主要结构单元是残差块（residual block），它由多个卷积层组成。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们定义ResNet的基本块：

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