return tf.contrib.layers.batch_norm(x, decay=self.momentum, updates_collections=None, epsilon=self.epsilon, scale=True, is_training=train, scope=self.name)将这段代码改成tensorflow2.版本的表示方式

在 TensorFlow 2.x 版本中，可以使用 `tf.keras.layers.BatchNormalization` 层来实现批量归一化操作。以下是将上述代码转换为 TensorFlow 2.x 版本的表示方式：

import tensorflow as tf

batch_norm = tf.keras.layers.BatchNormalization(
    momentum=self.momentum,
    epsilon=self.epsilon,
    scale=True,
    trainable=train,
    name=self.name
)
output = batch_norm(x, training=train)
return output

在 TensorFlow 2.x 中，批量归一化层被实现为一个可调用对象，我们可以将输入张量 `x` 传递给该对象来执行批量归一化操作。`training` 参数用于指定是否在训练时进行归一化。以上代码中，我们首先创建了一个 `BatchNormalization` 层对象 `batch_norm`，并将相关参数传递给它。然后，我们通过调用 `batch_norm` 对象并传递输入张量 `x` 和训练参数 `training` 来执行批量归一化操作，并将结果存储在 `output` 中，最后返回 `output`。

相关问题

return tf.contrib.layers.batch_norm(x, decay=self.momentum, updates_collections=None, epsilon=self.epsilon, scale=True, is_training=train, scope=self.name)

这是一段代码，它使用 TensorFlow 的 tf.contrib.layers.batch_norm 函数来进行批量归一化操作。该函数接受多个参数，包括输入张量 x，衰减参数 momentum，更新集合参数 updates_collections，epsilon 值，是否进行缩放的参数 scale，是否在训练时进行归一化的参数 is_training，以及作用域参数 name。这段代码的作用是对输入张量 x 进行批量归一化操作，并返回结果。

from tensorflow.contrib.layers import *在tensorflow2里应该怎么改

在TensorFlow 2中，`contrib`模块已经被移除，因此不能直接导入`tensorflow.contrib.layers`。相反，可以使用`tf.keras.layers`中的层来实现相同的功能。

以下是一些常用的`contrib`模块中的层和它们在TensorFlow 2中的等效层：

- `tf.contrib.layers.conv2d` -> `tf.keras.layers.Conv2D`
- `tf.contrib.layers.fully_connected` -> `tf.keras.layers.Dense`
- `tf.contrib.layers.flatten` -> `tf.keras.layers.Flatten`
- `tf.contrib.layers.max_pool2d` -> `tf.keras.layers.MaxPooling2D`
- `tf.contrib.layers.batch_norm` -> `tf.keras.layers.BatchNormalization`
- `tf.contrib.layers.dropout` -> `tf.keras.layers.Dropout`

例如，将`tf.contrib.layers.conv2d`替换为`tf.keras.layers.Conv2D`：

# TensorFlow 1.x
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers import conv2d

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
conv = conv2d(inputs, num_outputs=16, kernel_size=[3, 3])

# TensorFlow 2.x
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

inputs = tf.keras.Input(shape=(32, 32, 3))
conv = Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3))(inputs)