Python中获取tensorflow.keras.regularizers中get()的用法

在TensorFlow中，可以使用tensorflow.keras.regularizers.get函数从字符串标识符或配置字典中获取正则化器。正则化器用于在训练过程中添加正则化项，以减少模型的过拟合。

get函数的用法如下：

get(identifier)

参数identifier可以是正则化字符串标识符或正则化配置字典。

标识符可以是以下字符串中的一个：

- 'l1'：L1正则化

- 'l2'：L2正则化

- 'l1_l2'：L1和L2正则化

配置字典应具有以下键：

- 'class_name'：正则化器的类名

- 'config'：正则化器的配置

现在让我们看一个示例，使用get函数来获取L2正则化器。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import regularizers

# 使用get函数获取L2正则化器
l2_regularizer = regularizers.get('l2')

# 创建一个具有L2正则化器的Dense层
layer = tf.keras.layers.Dense(units=64, kernel_regularizer=l2_regularizer)

在上面的代码中，我们使用get函数和标识符'l2'获取了一个L2正则化器。然后，我们在创建Dense层时使用L2正则化器作为kernel_regularizer参数的值。

除了使用字符串标识符之外，您还可以通过传递一个配置字典来获取正则化器。例如，我们可以使用以下代码获取一个具有L1和L2正则化的正则化器。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import regularizers

# 使用get函数获取具有L1和L2正则化的正则化器配置字典
regularizer_config = {
    'class_name': 'L1L2',
    'config': {
        'l1': 0.01,
        'l2': 0.01,
    }
}
regularizer = regularizers.get(regularizer_config)

# 创建一个具有L1和L2正则化器的Dense层
layer = tf.keras.layers.Dense(units=64, kernel_regularizer=regularizer)

在上面的代码中，我们使用配置字典来获取一个具有L1和L2正则化的正则化器。然后，我们在创建Dense层时使用该正则化器作为kernel_regularizer参数的值。

在使用get函数时，请确保在代码中导入tensorflow、tensorflow.keras和tensorflow.keras.regularizers模块，以便正确引用get函数和正则化器类或字符串标识符。