norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1)改为tensorflow2.0使用

在TensorFlow 2.0中，可以使用以下代码将BatchNormalization层应用于conv1层输出：

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1, training=True)

其中，training参数设置为True表示BatchNormalization层在训练时应该被应用。如果在推理阶段使用BatchNormalization层，则应将training参数设置为False。

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norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1)改为tensorflow2.6使用

在 TensorFlow 2.6 中，使用以下方式替换该代码：

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1, training=True)

需要注意的是，`training` 参数必须显式地指定为 `True` 或 `False`，以确保正确的行为。在 TensorFlow 2.0 之前，`training` 参数默认为 `None`，但在 TensorFlow 2.0 中，`training` 参数默认为 `False`，因此需要显式地指定它。

norm = tf.layers.batch_normalization(conv1)改成tensorflow2.0版本

在 TensorFlow 2.0 中，您可以使用 `tf.keras.layers.BatchNormalization()` 层来实现批量归一化操作，示例如下：

import tensorflow as tf

# 定义一个卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(input)

# 批量归一化操作
norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1)

这里假设 `input` 是输入的张量。`tf.keras.layers.Conv2D` 和 `tf.keras.layers.BatchNormalization` 分别对应于卷积层和批量归一化层。您可以根据需要修改卷积层的参数，如 `filters`、`kernel_size`、`strides`、`padding`、`activation` 等。