能给一段代码演示批归一化在jupyter中怎么使用吗

当然可以，以下是一段批归一化的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        return x

以上代码演示了在一个简单的卷积神经网络中如何使用批归一化层。在这个示例中，我们定义了一个具有一个卷积层和一个批归一化层的CNN，然后通过将输入数据传递给网络的forward()方法来执行前向推理。在forward()方法中，输入图像首先经过卷积层处理，然后通过批次归一化层进行缩放，以确保每个特征通道上的数据都以类似的方式分布。最后，图像通过ReLU激活函数进行非线性变换，并通过最大池化层进行下采样。