这个表达式实现了一种形式的数据归一化，它将张量`x`中的每个元素除以`x`的标准差的估计值。这种处理方式可以使得变换后的数据具有单位标准差（假设数据已经是零均值或者在计算过程中考虑了均值）。具体来说，它是基于以下步骤进行的：

tensorflow的写法

tf.divide(x, tf.sqrt(2 * tf.reduce_mean(tf.square(x))))

例如

norm_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.divide(x, tf.sqrt(2 * tf.reduce_mean(tf.square(x)))))

1. 计算`x`中所有元素的平方。
2. 求这些平方值的平均数，得到方差的估计值。
3. 将上述平均数乘以2，这一步骤看起来是为了调整方差的大小，可能是因为某种特定的统计原因或是在特定上下文中对数据分布有特殊要求。
4. 对2倍的方差取平方根，得到一个与标准差相关的值。
5. 最后，用原始张量`x`除以这个值，从而实现标准化。

从统计学的角度来看，这样的操作类似于Z-score标准化的一个变体，其中Z-score标准化通常定义为 (x - μ) / σ，这里μ是均值，σ是标准差。但是，在给定的操作中，并没有显式地减去均值，而是直接除以了一个与标准差成比例的值。如果`x`本身已经近似于零均值，那么这个过程可以看作是对`x`做了一个简化版本的Z-score标准化。

这种类型的归一化常用于机器学习和深度学习中，尤其是当需要确保输入特征或层激活具有相似尺度时。例如，在某些情况下，这种处理可以帮助改善模型训练的稳定性和效率。不过，要注意的是，这种特定的形式并不常见，可能是针对某个特定问题或模型设计的定制化处理方法。如果你正在处理的具体问题或模型有特别的要求，这种自定义的归一化方法可能会被采用。