1.导入相关头文件2.根据要求加载数据3.对数据进行预处理4.定义函数并传入参数实现控制卷积的行为5.构建网络模型类（实现更深层次的残差网络模型）6.选择合适的卷积层和激活函数7.正确使用TensorFlow 的Keras接口输入张量8.实现网络模型的前向传播9.导入CIFAR10训练集，对训练集数据进行预处理10.导入CIAR10测试集，对测试集数据进行预处理11.构建网络模型对象、损失函数、优化器12.使用fit函数对数据集进行训练13.使用loss,代optimizer,和metrics对模型进行评估14.输出代价损失函数15.输出精度指标16.创建一个ResNet-18的实例，并设置输出类别数为10，随后打印模型结构以检验。17.添加必要注释查看全文
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