Python keras：多重w_约束

我希望将一组权重约束为具有固定范数（如

unitnorm

）和非负值（如

nonneg

）。这对约束在某些类型的光学建模中很有用

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我不是Python专家，所以我尝试了

W_constraint=nonneg（），W_constraint=maxnorm（1））

并得到了

SyntaxError:keyword参数重复。有更好的办法吗？提前谢谢
 如果查看keras源代码中的topology.py文件，它有一个属性：

    @property
def constraints(self):
    cons = {}
    for layer in self.layers:
        for key, value in layer.constraints.items():
            if key in cons:
                raise Exception('Received multiple constraints '
                                'for one weight tensor: ' + str(key))
            cons[key] = value
    return cons

当一个权重张量收到多个约束时，会引发异常。我认为最好的方法是实现自定义约束（比如nonneg_和_maxnorm？），您可以在keras源代码的constraints.py中看到实现约束的示例。
感谢您的快速详细回复！此外，向keras提问的好地方是keras用户google组。我发现这很有帮助。你可能想在那里重新问你的问题，也许有人能给你比我更好的回答。