为什么Python eval为Keras正则化器返回相同的对象？

我试图将字符串（从JSON读取）转换为Keras层可以使用的参数。但是，当我发现eval函数创建的所有正则化器对象都是相同的

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

给出：

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

eval（'l1（0.1）'不应该给出

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任何关于为什么会发生这种情况的想法都将不胜感激。

L1L2

同时存储

l1

和

l2

；在正则化器上，运行，例如：

print（model.layers[1].内核正则化器.\uuuu dict\uuuu）
#{'l1'：数组（0，dtype=float32），'l2'：数组（1，dtype=float32）}

要访问其中一个，请执行以下操作：

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

在您的代码中，

a

设置

l1

，

b

设置

l2

，以及

c

同时设置这两个属性。

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完整示例脚本：

从keras.layers导入输入，密集
从keras.regularizers导入l2
从keras.models导入模型
ipt=输入（形状=（100,4））
x=稠密（10，激活=relu'，核正则化子=l2（1））（ipt）
out=密集型（1，激活='sigmoid'）（x）
模型=模型（ipt，out）
compile（优化器='adam'，loss='binary\u crossentropy'）
打印（model.layers[1]。内核\u正则化器。\u dict\u）
打印（model.layers[1].kernel\u regularizer.l1）
打印（model.layers[1].kernel\u regularizer.l2）

感谢您的详细解释。我想我现在明白了。

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