Question

我正在尝试将字符串（我从JSON读取）转换为Keras层可以使用的参数。但是，当我发现由eval函数创建的所有正则化器对象都相同时。

a = eval('l1(0.1)')
b = eval('l2(0.1)')
c = eval('l1_l2(0.1)')
print(a,b,c)

给予：

<tensorflow.python.keras.regularizers.L1L2 object at 0x0000013F003C2F60>
<tensorflow.python.keras.regularizers.L1L2 object at 0x0000013F003C2D68> 
<tensorflow.python.keras.regularizers.L1L2 object at 0x0000013F0032F160>

不应eval（'l1（0.1）'）给出

<function tensorflow.python.keras.regularizers.l1(l=0.01)>

对于为什么会发生这种情况的任何想法，将不胜感激。

Answer 1

L1L2同时存储l1和l2；在正则化器上运行，例如：

print(model.layers[1].kernel_regularizer.__dict__)
# {'l1': array(0., dtype=float32), 'l2': array(1., dtype=float32)}

要访问一个或另一个：

print(model.layers[1].kernel_regularizer.l1) # 0.0
print(model.layers[1].kernel_regularizer.l2) # 1.0

在您的代码中，a设置了l1，b设置了l2，而c设置了两者。

完整的示例脚本：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.regularizers import l2
from keras.models import Model

ipt   = Input(shape=(100,4))
x     = Dense(10, activation='relu', kernel_regularizer=l2(1))(ipt)
out   = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(ipt, out)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')


print(model.layers[1].kernel_regularizer.__dict__)
print(model.layers[1].kernel_regularizer.l1)
print(model.layers[1].kernel_regularizer.l2)

为什么Python eval为Keras正则化器返回相同的对象？

1 个答案: