机器学习PAI如何在input_layer后对输入数据进行batch normalization？
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要在PAI中对输入数据进行批次归一化（batch normalization），您可以在构建深度学习模型时，在input_layer后面添加批次归一化层。通常，这在编写TensorFlow或者Keras等深度学习框架的代码时实现。PAI支持通过代码编辑器或者PAI-DSW（Data Science Workspace）来编写和运行自定义的深度学习模型。在Keras中，您可以使用tf.keras.layers.BatchNormalization层，示例如下：
在PAI-DSW中，您可以使用类似的代码来构建包含批次归一化的模型。记得根据实际的数据维度和模型结构来调整input_dim, hidden_units, 和 output_units。可参考官方文档
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
