在Tensorflow中实施批处理规范时，如何重用beta和gamma而不重用移动平均值和移动方差？

Question

目前，我想使用张量流构建两个卷积神经网络。此外，我还在网络中使用批处理规范（例如tf.contriib.layers.batch_norm）。我希望这两个网络在批处理范式中共享除moving_mean和moving_variance以外的所有权重。

我的问题是，如果我只是以这种方式定义重用变量范围：

def BatchNorm(x, is_reuse, *args):
    with tf.variable_scope('Network', reuse=is_reuse):
        return tf.contriib.layers.batch_norm(x, *args)
# set is_reuse = False when building the first NN
# set is_reuse = True when building the second one

但是，通过这种方式，批处理规范中的所有变量（包括beta，gamma，moving_mean，moving_variance）将全部设置为复用= True或复用= False。但是我只想重用bata和gamma，而不要重用moving_mean和moving_variance。

我自己执行批处理规范是一种解决方案，但是我想知道是否有任何tensorflow函数可以为我做这些事情，因此我只需要将一些参数设置为True或传递给某个张量即可。

非常感谢！