tf.Variable类的构造函数有一个名为constraint的参数，我不了解其用途。
文档内容如下： “由优化器更新后将应用于变量的可选投影函数（例如，用于实现图层权重的范数约束或值约束）。”
将某些函数应用于优化器更新的变量之后的意义是什么？这可能会破坏优化器更新。为了有意义，约束需要直接影响优化程序更新的计算（通过正则化或硬性优化约束），而不是在变量由优化程序更新后作用于变量。
文档中括号中的规范约束示例对我来说似乎也不太有用。如果要限制变量的范数，则应在优化问题中通过设计来强制执行这些范围，而不要在优化步骤后随意修改更新的变量。
更笼统地说：对变量的约束应通过优化问题的设计来实施，而不是在优化步骤之后通过修改更新的变量来实现。
原因是，如果优化程序考虑了约束条件以计算更新值，则与不考虑约束条件的情况相比，这些更新值可能会完全不同。
任何人都可以提供有关constraint参数何时有用的解释或示例吗？