我想我找到了一种方法来做到这一点，但它可能有点不正统，因为它使用了base_layer. py中的Keras私有变量。

for layer in model.layers:  #Find the Batch Norm Layers in the Model
         if layer.__class__.__name__ == 'BatchNormalization':
              layer.build(layer._build_input_shape)

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我将保留这个问题，以防有更好（更“Python”）的解决方案。

不幸的是，没有内置的方法来重置批量归一化权重（moving_mean和moving_variance），同时保留Keras中学习的CNN权重。build_from_config方法不适用于此目的，因为它仅基于提供的配置重建层，而不重置任何内部权重。
但是，您可以通过创建一个自定义回调来实现这一点，该回调在一定数量的epoch之后重置批处理规范化权重。下面是一个如何实现的示例：

import keras.backend as K
from keras.callbacks import Callback

class ResetBatchNormWeights(Callback):
    def __init__(self, reset_epoch):
        super(ResetBatchNormWeights, self).__init__()
        self.reset_epoch = reset_epoch

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch == self.reset_epoch:
            for layer in self.model.layers:
                if isinstance(layer, keras.layers.BatchNormalization):
                    K.set_value(layer.moving_mean, K.zeros_like(layer.moving_mean))
                    K.set_value(layer.moving_variance, K.ones_like(layer.moving_variance))

# Usage example
reset_epoch = 5  # Reset batchnorm weights after 5 epochs

model = ...  # Define your CNN model here

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[ResetBatchNormWeights(reset_epoch)])

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在本例中，ResetBatchNormWeights回调是用一个reset_epoch参数创建的，该参数指定应重置批处理规范化权重的时期。在on_epoch_end方法中，回调函数检查当前epoch是否与reset_epoch匹配，如果匹配，则重置模型中所有批次归一化层的moving_mean和moving_variance。
请注意，此实现假设您正在使用TensorFlow后端。如果您使用的是不同的后端，则可能需要相应地修改代码。