tensorflow实践-batch normalization（一）

在TensorFlow框架中，与批量归一化相关的函数主要包括以下三种：
-tf.nn.batch_normalization
-tf.layers.batch_normalization
-tf.contrib.layers.batch_norm

一、tf.nn.batch_normalization

1、tf.nn.moments函数

    def moments(x, axes, name=None, keep_dims=False) 
    
      
    

以下为参数的说明内容：
输入参数包括：
x：代表输入数据，其格式为[batchsize，height，width，kernels]。
axes：用于指定进行计算的维度，该参数以列表形式提供。
keep_dims：决定是否保留原始维度信息。
输出结果包含两个张量：分别为均值mean和方差variance。

例1：计算一个2*3维向量的mean和variance

    import tensorflow as tf
    img = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]))
    axis = list(range(len(img.get_shape(