您可以将训练参数与 tf.keras.Model() 构造函数一起使用吗？
Can you use the training parameter with tf.keras.Model() constructor?
在使用 tf.keras.Model() 构造函数（"functional" API）制作的模型中，是否可以获取传递给图层的 training 参数的正确值或者你必须继承 tf.keras.Model() 才能做到这一点？
我需要 training 才能 tf.keras.layers.BatchNormalization。
简短回答：不是真的。
Keras Layer 具有您可以访问和修改的 trainable 参数。但这更多地用于冷冻重量。
至于 Sequential API，至于今天，关于 BatchNorm 在推理模式下的行为方式的文档很少。甚至还有一些未解决的 GitHub 问题 here and here.
tf.keras.Model() API 可以让您更好地控制流程以及图层的行为方式，所以如果您不关心 Saved Model 格式，我会坚持使用它。
在使用 tf.keras.Model() 构造函数（"functional" API）制作的模型中，是否可以获取传递给图层的 training 参数的正确值或者你必须继承 tf.keras.Model() 才能做到这一点？
我需要 training 才能 tf.keras.layers.BatchNormalization。
简短回答：不是真的。
Keras Layer 具有您可以访问和修改的 trainable 参数。但这更多地用于冷冻重量。
至于 Sequential API，至于今天，关于 BatchNorm 在推理模式下的行为方式的文档很少。甚至还有一些未解决的 GitHub 问题 here and here.
tf.keras.Model() API 可以让您更好地控制流程以及图层的行为方式，所以如果您不关心 Saved Model 格式，我会坚持使用它。