如何将批处理规范化从python转换为c#

在过去的几个月里，我通过Python和Tensorflow构建了一个神经网络。该网络在大量数据上表现良好（在对120000条记录的数据集进行训练后，我的预测精度为85%）

我的神经网络利用了批量标准化、学习率衰减、辍学。。它使用Adam优化器来最小化损失。培训后，我通过一个保存程序存储我的模型，以存储批次标准化的均值/方差变量：

    saver = tf.compat.v1.train.Saver(tf.global_variables())
    saver.save(sess, "sessionSave")

在寻找将此模型转换为c#的正确方法之后，我找到了.NET的Tensorflow实现（SciSharp）。但是我找不到批处理规范化的实现。在这种特定情况下，我需要转换以下python代码调用：

    Z_BN = tf.contrib.layers.batch_norm(Z, is_training=train,updates_collections=ops.GraphKeys.UPDATE_OPS, scope="scope"+str(i), reuse=True)

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如果有办法转换这个调用，我还需要以不同的方式解决保存的均值/方差变量的问题。我想，我自己无法实现批处理规范化。是否有人可以提供此需求的实现？

如果您只需要在.NET中使用模型进行推理，那么将其转换为一些广泛使用的格式（如ONNX）就足够了，您可以在以后与ML.NET一起使用：

您也可以尝试通过ML.NET直接使用该型号，但您的里程可能会有所不同：

如果这两种方法都不适合您，或者您也需要从C#微调/训练模型，那么您可以尝试一种商业解决方案：，它将整个TensorFlow 1.15 API公开给.NET。尽管在这种情况下，您必须使用

tensorflow.keras.layers

或

tensorflow.layers

中支持的

BatchNormalization

类，而不是

contrib

中的类。后者是一个

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