Question

我正在尝试使用tf.layers.batch_normalization在tensorflow中实现批量标准化。该算法适用于培训，但在测试中不起作用，我在网站上搜索了很多但无法理解错误，因为我是tensorflow的新手。我已经粘贴了我用于训练和测试的命令，任何提示？

if is_training: 
   return tf.layers.batch_normalization(inputs, axis=0, epsilon=1e-3, scale=True, center=True,training=True)

else:
   return tf.layers.batch_normalization(inputs, axis=0, epsilon=1e-3, scale=True, center=True,moving_mean_initializer=tf.zeros_initializer(), moving_variance_initializer=tf.ones_initializer(),training=False)

这是我得到的错误：

FailedPreconditionError（参见上面的回溯）：尝试使用未初始化的值batch_normalization_2 / beta [[节点： batch_normalization_2 / beta / read = IdentityT = DT_FLOAT， _class = [“loc：@ batch_normalization_2 / beta”]，_ device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]] [[节点：ArgMax_2 / _3 = _Recvclient_terminated = false， recv_device = “/作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0”， send_device = “/作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0”， send_device_incarnation = 1，tensor_name =“edge_78_ArgMax_2”， tensor_type = DT_INT64， _device = “/作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0”]]

如何在测试时使用tf.layers.batch_normalization？如何处理移动方差和均值？

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