batch normalization代码

这是一段使用 TensorFlow 实现的 batch normalization 的代码示例:

import tensorflow as tf

# 定义输入层
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

# 定义全连接层
w = tf.Variable(tf.random_normal([784, 256], mean=0, stddev=0.1))
b = tf.Variable(tf.random_normal([256], mean=0, stddev=0.1))
fc = tf.matmul(x, w) + b

# 使用 batch normalization
batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(fc, [0])
scale = tf.Variable(tf.ones([256]))
beta = tf.Variable(tf.zeros([256]))
epsilon = 1e-3
bn = tf.nn.batch_normalization(fc, batch_mean, batch_var, beta, scale, epsilon)

# 使用激活函数
out = tf.nn.relu(bn)

这段代码实现了一个全连接层，并在其之后使用了 batch normalization 来进行归一化处理。

注意：
- TensorFlow 的 batch normalization 函数需要输入当前 mini-batch 的 mean 和 variance，因此需要使用 tf.nn.moments() 来计算。
- 使用 batch normalization 时需要引入两个新的变量：scale 和 beta，分别对应着缩放因子和平移因子。
- epsilon 是一个很小的数，用来防止除以 0 的错误。