在tensorflow 2中，使用model.fit是否会自动在BatchNorm层中设置"training“标志？

在TensorFlow 2中，使用model.fit会自动在BatchNorm层中设置"training"标志。Batch Normalization（批归一化）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程并提高模型的性能。在训练过程中，BatchNorm层会根据"training"标志来调整其行为。

当"training"标志为True时，BatchNorm层会计算并保存当前batch的均值和方差，并使用它们来进行归一化操作。此外，BatchNorm层还会更新全局均值和方差的移动平均值，以便在推理阶段使用。

当"training"标志为False时，BatchNorm层会使用之前训练阶段计算得到的全局均值和方差来进行归一化操作，而不会计算当前batch的均值和方差。

使用model.fit训练模型时，默认会将"training"标志设置为True，以确保在训练过程中进行正确的归一化操作。如果需要在推理阶段使用模型，可以将"training"标志设置为False，以使用之前训练阶段计算得到的全局均值和方差进行归一化。

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