w tensorflow/core/framework/op_def_util.cc:355] op batchnormwithglobalnormal

这是一个TensorFlow框架的警告信息，说明在使用batch normalization技术时，可能会出现“global normal”的情况。batch normalization是一种用于深度学习中的各种神经网络的技术，通过对网络中每层所输出的结果进行归一化，使其更加稳定，提高网络的准确率和泛化性能。而global normal是指在进行batch normalization时，使用的全局均值和方差，而不是针对每个batch的均值和方差。这可能会导致模型训练不稳定，出现梯度爆炸或梯度消失的情况。

为了避免这种问题，可以使用通过增加batch size、减少learning rate等方式来控制模型的训练过程，从而使数据更加均衡。此外，还可以结合其他的正则化技术，如L2正则化、dropout等，来加强模型的泛化性能。综上所述，要想在深度学习中使用batch normalization技术，需要认真调参，根据具体的数据集和模型进行优化，才能最大限度地发挥它的优势。