Python 3.x 如何在不调用tf.layers.batch_normalization（）的情况下在推理模式下设置批处理规范化操作？

我用tensorflow定义了一个深度CNN，包括一个批处理规范化操作，也就是说，我的代码可能如下所示：

def network(input):
    ...
    input = tf.layers.batch_normalization(input, ...)
    ...

假设网络已经过训练，并且检查点文件已经保存。现在我想用这个模型来推断。通常，我可以再次调用函数

network（input）

，除了将参数

training=False

传递到

tf.layers.batch\u normalization（）

，然后从检查点文件恢复权重

但是，我更愿意使用

tf.import\u meta\u graph

重建我的网络，因为可以更改函数

network（input）

中的代码

但是现在我如何在推理模式下设置批处理规范化操作呢？由于我无法访问函数

tf.layers.batch\u normalization（）

，所以我很难解决这个问题。

请检查。特别是，折叠批规格。