为什么只有当is_training为真时，tf.layers.batch_normalization才能在推理模式下工作？

在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization）是一种常用的技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型的性能。tf.layers.batch_normalization是TensorFlow中用于实现批量归一化的函数之一。

在推理模式下，模型已经训练好并且不再更新参数，因此不需要进行批量归一化的操作。批量归一化的目的是通过对每个批次的输入进行归一化，使得每个特征的分布接近于标准正态分布，从而加速模型的收敛和提高模型的泛化能力。

在训练模式下，批量归一化会计算每个批次的均值和方差，并使用这些统计量对输入进行归一化。这样做的好处是可以减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即每一层输入分布的变化导致模型训练困难的问题。此外，批量归一化还可以增加模型的鲁棒性，减少对超参数的敏感性。

因此，只有当is_training为真时，tf.layers.batch_normalization才会在推理模式下工作。在推理模式下，可以通过设置is_training为False来禁用批量归一化操作，以提高推理的速度和效果。

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