TensorFlow 似乎实现了至少 3 个版本的批量归一化：
- tf.nn.batch_normalization https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/batch_normalization
- tf.layers.batch_normalization https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization
- tf.contrib.layers.batch_norm https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/layers/batch_norm
这些都有不同的论据和文档。
它们之间有什么区别，我应该使用哪一个？
它们实际上非常不同。
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nn.batch_normalization执行基本操作（即简单的标准化）
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layers.batch_normalization是一个批规范“层”，即它负责设置可训练参数等。归根结底，它是一个包装器nn.batch_normalization。很可能这就是您想要使用的，除非您想自己负责设置变量等。
这类似于之间的区别nn.conv2d and layers.conv2d， 例如。
至于contrib版本，我不能肯定地说，但在我看来，它像是一个实验版本，带有一些“常规”中不可用的额外参数layers one.
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