def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out

这段代码是一个私有方法，用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量，train_flg 是一个布尔类型的变量，表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空，那么它会被初始化为一个全零的数组，self.running_var 也同理。在训练模式下，它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，并将其用于对输入张量 x 进行标准化（即归一化）。然后，将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma，再加上平移参数 beta，得到最终的输出张量 out。在测试模式下，它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化，并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。