tensorflow 踩坑记之batch_norm

近日在跑densenet，发现训练集和测试集的准确率相差甚远：

须知这是个二分类问题，晕........

再三检查代码，甚至将刚训练过的数据再喂进去跑，准确率竟然很低，至此检查到training_flag的问题，将问题锁定到batch_norm函数上! 罪魁祸首：tf.contrib.layers.batch_norm！！！

因为batch_norm 在test的时候，用的是固定的mean和var, 而这个固定的mean和var是通过训练过程中对mean和var进行移动平均得到的。而直接使用train_op会使得模型没有计算mean和var，因此正确的方式是：