我想知道是否可以将输入要素的标准化直接包括在keras模型中，从而用models.load_model加载模型时将其自动包括在内？这样可以避免在其他地方应用模型时，无需从训练集进行归一化转换。
我知道一种可能的解决方案是将Keras模型包含在scikit学习管道中（例如，参见How to insert Keras model into scikit-learn pipeline?）。但是，我不希望建立管道，理想情况下只使用models.load_model。是否有可能不使用Keras或Tensorflow以外的任何解决方案？
另一种可能的解决方案是简单地使用BatchNormalization层作为网络中的第一层。这将归一化构建到网络中，但是在训练期间，初始归一化取决于（小）批次的统计信息，而不是整个训练集，因此在训练批次之间会不必要地发生变化。
（早前曾问过类似的问题（How to include normalization of features in Keras regression model?，但问题和答案都不太清楚。）