将tf.contrib.layers.apply_regularization迁移到TensorFlow2.0

Question

我想迁移一个github项目https://github.com/liupei101/TFDeepSurv von TF1到TF2，因为其他依赖。使用tf_upgrade_v2脚本进行转换的问题文件是https://github.com/liupei101/TFDeepSurv/blob/master/tfdeepsurv/dsl.py。无法转换此行

reg_item =tf.contrib.layers.l1_l2_regularize(self.config["L1_reg"], self.config["L2_reg"])
loss_reg = tf.contrib.layers.apply_regularization(reg_item, tf.compat.v1.get_collection("var_weight"))

对于第一个，我认为相应的迁移是：

reg_item = tf.keras.regularizers.L1L2(l1=self.config["L1_reg"], l2=self.config["L2_reg"])

哪条线路是这两条线路的正确替代品？

Answer 1

在Tensorflow 2.x中，keras训练循环帮助我们自动应用正则化，激活损失，不需要调用显式apply_regularization方法。有关更多信息，请查看TFv2.x中的Tensorflow doc Use tf.keras.regularizers.L1L2