问题的解决方案是采用Keras中的“Lambda”层和“onnx.helper.builtin_opset”中的“BatchNormalization”操作。 以下是解决方案中的示例代码：（假设模型已经定义好了）

import onnx import onnx.utils from keras.layers import Input, Lambda from keras.models import Model from onnx import helper from onnx import TensorProto

#模型中BatchNormalization层的名字，可以在模型中查找 bn_name = 'batch_normalization_1'

#get_layer()方法返回给定名称的层 bn_layer = model.get_layer(bn_name)

#取得4个权重参数，注意名字以bn开头 gamma, beta, mean, var = bn_layer.get_weights()

epsilon = 0.001 #默认值，可以修改

#定义一个Lambda层，实现BatchNormalization功能 #这里使用robert大佬的代码 def keras_bn(x): return (x - mean) / ((var + epsilon) ** 0.5) * gamma + beta

#定义一个输入层，这里也可以使用自己定义的输入层 input_shape = model.input_shape[1:] inputs = Input(shape=input_shape)

#定义一个Lambda层 bn_output = Lambda(keras_bn)(inputs)

#定义一个新的模型 new_model = Model(inputs, bn_output)

#将新模型转换为ONNX格式 onnx_graph = onnx.utils.convert_keras(new_model, new_model.name)

#定义BatchNormalization操作 batch_norm_op = helper.make_node( 'BatchNormalization', inputs=['input'], outputs=['output'], gamma=gamma, beta=beta, mean=mean, var=var, epsilon=epsilon )

#将BatchNormalization操作添加到ONNX图中 onnx_graph.graph.node.extend([batch_norm_op])

#保存ONNX模型 onnx.save(onnx_graph, 'model.onnx')