python tensorflow 使用ActNorm层

ActNorm层是一种归一化层，在深度学习中常用于加速模型的收敛和提高模型的性能。在TensorFlow中，可以使用以下代码实现ActNorm层：

import tensorflow as tf

class ActNorm(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, axis=-1, epsilon=1e-6):
        super(ActNorm, self).__init__()
        self.axis = axis
        self.epsilon = epsilon

    def build(self, input_shape):
        self.scale = self.add_weight(name='scale', shape=(input_shape[-1],), initializer='ones')
        self.bias = self.add_weight(name='bias', shape=(input_shape[-1],), initializer='zeros')
        self.initialized = False

    def call(self, inputs):
        if not self.initialized:
            mean, var = tf.nn.moments(inputs, axes=[i for i in range(len(inputs.shape)) if i != self.axis])
            std = tf.sqrt(var + self.epsilon)
            self.scale.assign(tf.math.divide(self.scale, std))
            self.bias.assign(tf.math.negative(tf.math.multiply(mean, self.scale)))
            self.initialized = True
        return tf.math.add(tf.math.multiply(inputs, self.scale), self.bias)

在上面的代码中，我们定义了一个ActNorm类，继承了TensorFlow的Layer类，并实现了build和call方法。在build方法中，我们定义了两个权重变量scale和bias，并使用ones和zeros初始化它们的值。在call方法中，我们首先计算输入数据的均值和方差，并计算标准差std。然后我们将scale除以std，bias减去均值乘以scale，并将其作为输出数据的缩放因子和偏置项。最后，我们将输入数据乘以scale并加上bias，得到归一化后的输出数据。

使用ActNorm层的方式与其他TensorFlow的层类似，只需要将其作为模型中的一个层即可，例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    ActNorm(),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在这个例子中，我们将ActNorm层作为Conv2D层的后续层。注意，ActNorm层的输入应该是Conv2D层的输出，所以在使用ActNorm层时需要注意输入张量的维度。