在TensorFlow中实现批量归一化可以使用tf.keras.layers.BatchNormalization()函数来添加批量归一化层。以下是一个示例代码：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.Activation('relu'),
tf.keras.layers.Dense(10),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.Activation('softmax')
])
在上面的代码中，我们首先创建了一个Sequential模型，然后通过添加tf.keras.layers.BatchNormalization()层来实现批量归一化。在训练过程中，模型将自动计算每个批次的均值和方差，并将其用于规范化输入数据。
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