resnet代码我们首先定义了ResNet模型类和Bottleneck块类，并在ResNet中使用Bottleneck块构建了ResNet-110模型。然后，我们加载了CIFAR-10数据集，并进行了预处理。接下来，我们定义了模型参数、损失函数、优化器和评估指标，并定义了训练和测试过程。训练过程使用tf.GradientTape记录了前向计算过程，并使用apply_gradients方法更新模型参数。测试过程则用于评估模型的性能。最后，我们在多个epoch的训练中评估了模型的性能，并输出了训练和测试指标。需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据自己的需求选择合适的超参数，并进行数据规范化、模型优化和评估等方面的工作。