详解Python中tensorflow.keras.regularizers.get()函数的用法

在使用深度学习模型进行训练时，为了防止过拟合现象的发生，我们通常会使用正则化技术。在TensorFlow中的Keras模块中，提供了一个get()函数来获取各种正则化器的实例。

get()函数用法如下：

tensorflow.keras.regularizers.get(identifier)

get()函数接受一个参数identifier，它可以是一个字符串，也可以是一个函数。get()函数会根据提供的identifier来返回对应的正则化器实例。

下面是一个使用例子，我们使用get()函数获取L1正则化器的实例，然后将该正则化器应用在一个Keras层上：

import tensorflow as tf

# 定义一个Keras层
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyLayer, self).__init__()

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1],),
                                      initializer='random_normal',
                                      trainable=True)

    def call(self, inputs):
        output = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        return output

# 获取L1正则化器
l1_regularizer = tf.keras.regularizers.get('l1')

# 应用正则化器
my_layer = MyLayer()
my_layer.kernel_regularizer = l1_regularizer

# 打印层的正则化器
print(my_layer.kernel_regularizer)

在上面的例子中，我们首先定义了一个自定义的Keras层MyLayer，它由一个权重kernel组成。然后我们使用get()函数获取了一个L1正则化器的实例，并将其赋值给my_layer的kernel_regularizer属性，从而将L1正则化器应用在该层的权重上。

最后打印了my_layer.kernel_regularizer的值，我们可以看到它返回了一个L1正则化器的实例。

通过get()函数，我们可以根据需要获取不同类型的正则化器，如L1正则化器、L2正则化器、L1_L2正则化器等。具体的正则化器类型可以通过字符串进行指定，如'l1', 'l2', 'l1_l2'等。