ResNet kodu yazmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Gerekli kütüphaneleri import etmek: TensorFlow, Keras, NumPy ve diğer gerekli kütüphaneler. ```python import tensorflow from tensorflow.keras import Model, datasets, layers import numpy as np ``` 2. Veri yükleme ve ön işleme: CIFAR-10 gibi bir veri setini yüklemek ve işlemek. ```python (train_batches, validation_batches, test_batches) = preprocessed_dataset() ``` 3. Model yapısını oluşturmak: Temel blokları (ResidualBlocks) ve katmanları (Conv2D, Dense vb.) tanımlamak. ```python inputs, outputs = model_base((config.get("width"), config.get("height"), config.get("dim"))) model = Model(inputs, outputs, name=config.get("name")) ``` 4. Model başlatma ve derleme: Modelin kayıp fonksiyonu, optimizer ve metriklerle derlenmesi. ```python model.compile(loss=config.get("loss"), optimizer=config.get("optim"), metrics=config.get("optim_additional_metrics")) ``` 5. Model eğitimi: Eğitim ve doğrulama veri setlerini kullanarak modelin eğitilmesi. ```python trained_resnet = train_model(resnet, train_batches, validation_batches) ``` 6. Model değerlendirme: Eğitilen modelin test veri seti üzerinde değerlendirilmesi. ```python score = model.evaluate(test_batches, verbose=0) print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score ```