如何在TF 2.x中对粗糙张量运行BatchNorm？

在TensorFlow 2.x中，可以使用tf.nn.batch_normalization函数对粗糙张量（即非标量张量）进行批归一化（Batch Normalization）操作。

Batch Normalization是一种常用的深度学习正则化方法，能够加速训练过程、提高模型性能。它通过在每个小批量样本的通道维度上对输入进行归一化，然后对其进行线性变换和偏置修正，最后将其放缩和平移为新的激活值。Batch Normalization可以显著减少训练过程中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），使得网络更易训练和调优。

对于粗糙张量，即具有多个通道的张量，可以使用tf.nn.batch_normalization函数来进行批归一化。该函数的输入包括粗糙张量x、批量均值mean、批量方差variance、偏移参数offset、缩放参数scale和方差估计的epsilon值。

具体的使用步骤如下：

1. 首先计算粗糙张量x在通道维度上的均值和方差，可以使用tf.nn.moments函数来计算均值和方差，例如：mean, variance = tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])。
2. 根据计算得到的均值和方差，使用tf.nn.batch_normalization函数来对粗糙张量x进行批归一化，例如：normalized_x = tf.nn.batch_normalization(x, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon=epsilon)。 其中，offset和scale分别是偏移参数和缩放参数，可以作为可学习的参数进行训练。
3. 最后得到归一化后的粗糙张量normalized_x，可以继续进行后续的计算。

需要注意的是，粗糙张量x的维度顺序应为[batch_size, height, width, channels]，通常是卷积层的输出结果。同时，需要注意设置合适的epsilon值，一般默认为1e-3。

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