重寫 Tensorflow 2.0 中的 tf.contrib.layers.batch_norm

Question

有人可以幫我在 Tf2.0 中重寫以下代碼塊嗎？
我知道 batch_norm 相當於 keras.layers.BatchNormalization 但文檔沒有給出關於“衰減”和“epsilon”對應的明確解決方案。 謝謝！

def batch_norm(opts, _input, is_train, reuse, scope, scale=True):
    """Batch normalization based on tf.contrib.layers.

    """
    return tf.contrib.layers.batch_norm(
        _input, center=True, scale=scale,
        epsilon=opts['batch_norm_eps'], decay=opts['batch_norm_decay'],
        is_training=is_train, reuse=True, updates_collections=None,
        scope=scope, fused=False)

Answer 1

在這種情況下， decay對應於tf.keras.layers.BatchNormalization的momentum ，而epsilon仍然是epsilon 。