我在刷特征时，bn想使用train mode刷（mean和var通过测试样本计算得到，而非保存的变量），program定义方式如下：

test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

bn调用方式如下，

fluid.layers.batch_norm(                                                                
            input=conv,                                                                                
            act=act,                                                                                   
            param_attr=ParamAttr(name=bn_name + '.weight'),                                            
            bias_attr=ParamAttr(bn_name + '.bias'),                                                    
            moving_mean_name=bn_name + '.running_mean',                                                
            moving_variance_name=bn_name + '.running_var',                                             
            is_test=False,                                                                             
            use_global_stats=False,                                                                    
             )

但是我刷出来的特征和bn中

is_test=False,                                                                             
use_global_stats=False, 

刷出来的特征是完全一样的（如果正常的话，一个加载的是固定参数，一个是动态变化的，特征应是不一样的），是我的使用方式有问题嘛？