Python代码示例：使用tensorflow.keras.regularizers.get()函数实现某种功能

在使用深度学习模型进行训练时，为了减少过拟合，我们经常需要对模型的参数进行正则化。正则化是一种在损失函数中加入一项用来惩罚模型复杂度的技术。

在tensorflow中，提供了一个方便的函数tensorflow.keras.regularizers.get()来获取正则化器，可以用于各种正则化方法，例如L1正则化、L2正则化、L1L2正则化等。

下面我们将使用tensorflow.keras.regularizers.get()函数来实现L2正则化的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import regularizers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,), 
                          kernel_regularizer=regularizers.get(regularizers.l2(0.01))),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu',
                          kernel_regularizer=regularizers.get(regularizers.l2(0.01))),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mse',
              metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

上面的代码中，我们使用regularizers.get(regularizers.l2(0.01))来获取L2正则化器，并将其应用到每个全连接层的权重（即模型的核）上，其中0.01是L2正则化的系数。

在构建模型的时候，我们通过kernel_regularizer参数将获取到的正则化器应用到每个全连接层的权重上。

然后，我们可以像往常一样编译、训练和评估模型。

需要注意的是，regularizers.get()函数返回的是一个正则化器，需要通过kernel_regularizer参数将其应用到需要正则化的权重上。

除了L2正则化，regularizers.get()函数还支持其他正则化方法的获取，例如L1正则化、L1L2正则化等等。通过调用不同的正则化器方法，可以实现不同的正则化效果。

总结来说，tensorflow.keras.regularizers.get()函数是tensorflow中用来获取正则化器的函数，可以方便地实现模型参数的正则化，减少过拟合。