在 tensorflow 2 中，使用 model.fit 是否会自动在 BatchNorm 层中设置 "training" 标志？
In tensorflow 2, does using model.fit automatically set the "training" flag in a BatchNorm layer?
我认为在tensorflow中使用batch normalization层时，重要的是在使用时设置training flag，在验证数据上设置为False，在训练时设置为True。这个对吗？如果是这样，model.fit 会自动推断出这个标志还是我应该手动设置它？如果可以，怎么做？
对于 TensorFlow 2，您不必显式设置训练标志，因为您将在 model.fit 中传递它。因此，只需正常使用批量归一化即可：
tf.keras.layers.BatchNormalization()
我认为在tensorflow中使用batch normalization层时，重要的是在使用时设置training flag，在验证数据上设置为False，在训练时设置为True。这个对吗？如果是这样，model.fit 会自动推断出这个标志还是我应该手动设置它？如果可以，怎么做？
对于 TensorFlow 2，您不必显式设置训练标志，因为您将在 model.fit 中传递它。因此，只需正常使用批量归一化即可：
tf.keras.layers.BatchNormalization()