BatchNormalization在训练过程中既使用批次内的均值和方差，又使用移动平均值和方差。具体步骤如下:

1. 在每个批次内，计算批次的均值和方差。
2. 使用批次的均值和方差对批次内的数据进行归一化。
3. 计算移动平均值和方差，并更新它们的值。
4. 在推理阶段，使用移动平均值和方差对数据进行归一化。

以下是使用PyTorch实现BatchNormalization和移动平均值的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super(Model, self).__init__()
        self.bn = nn.BatchNorm1d(num_features)
        self.linear = nn.Linear(num_features, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.bn(x)
        x = self.linear(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Model(num_features=10)

# 训练模式
model.train()

# 假设有一个批次的数据，大小为(batch_size, num_features)
batch_size = 32
num_features = 10
x = torch.randn(batch_size, num_features)

# 前向传播
output = model(x)

# 手动更新移动平均值
model.eval()  # 切换到推理模式

# 计算移动平均值
running_mean = model.bn.running_mean
running_var = model.bn.running_var

# 更新移动平均值
momentum = 0.1  # 动量因子，用于平滑移动平均值的更新
running_mean = momentum * running_mean + (1 - momentum) * model.bn.running_mean
running_var = momentum * running_var + (1 - momentum) * model.bn.running_var

# 使用移动平均值进行推理
model.bn.running_mean = running_mean
model.bn.running_var = running_var

# 推理模式下的前向传播
output = model(x)

在训练过程中，PyTorch会自动更新BatchNormalization层的running_mean和running_var。在推理阶段，我们可以手动更新这两个值，然后将其赋值给模型的BatchNormalization层，以便使用移动平均值进行归一化。