Tensorflow Conv2D keras中的调节器

我看到人们在稠密层中使用调节器，但在keras文档的Conv2d中有一个kernel_调节器参数：

当我添加调节器时，如下所示：

conv1 = Conv2D(32, (3, 15), strides=(1, 2), padding='same', data_format='channels_first', kernel_regularizer=regularizers.l2(), input_shape=x_train_n.shape[1:])(g0)

我得到这个错误：

NameError: name 'regularizers' is not defined

我已经导入：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Input, Activation, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, UpSampling2D, Lambda, \
Conv2DTranspose, Permute, GaussianNoise, advanced_activations, Add, LeakyReLU, Dropout, ActivityRegularization
from tensorflow.python.keras import regularizers

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.figure as fgr
from tensorflow.python.keras import backend
from tensorflow.python.keras.utils import plot_model, normalize
from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStopping

---

如何在Conv2D中调用调节器？进口有冲突吗

我能够运行您的代码，没有任何错误。我们唯一一次收到错误是在场景@戴帽子的家伙提到的，在您尝试创建

Conv2D

层之前，

tensorflow.python.keras import regularizers

中的行没有运行

在下面的代码中，注释了tensorflow.python.keras导入正则化器的

，然后我们得到了您提到的错误

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Input, Activation, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, UpSampling2D, Lambda, \
Conv2DTranspose, Permute, GaussianNoise, advanced_activations, Add, LeakyReLU, Dropout, ActivityRegularization
# from tensorflow.python.keras import regularizers

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.figure as fgr
from tensorflow.python.keras import backend
from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStopping

conv1 = Conv2D(32, (3, 15), strides=(1, 2), padding='same', data_format='channels_first', kernel_regularizer=regularizers.l2(), input_shape=(32,32,3))

输出-

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-2ab79df3a82b> in <module>()
     10 from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStopping
     11 
---> 12 conv1 = Conv2D(32, (3, 15), strides=(1, 2), padding='same', data_format='channels_first', kernel_regularizer=regularizers.l2(), input_shape=(32,32,3))

NameError: name 'regularizers' is not defined

---------------------------------------------------------------------------
NameError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
10从tensorflow.python.keras.callbacks导入EarlyStoping
11
--->12 conv1=Conv2D（32，（3,15），步幅=（1,2），填充=（相同），数据格式=（通道优先），内核正则化器=正则化器.l2（），输入形状=（32,32,3））
NameError:未定义名称“正则化器”

希望这能回答你的问题。愉快学习。
您确定代码运行正确吗？该错误似乎暗示，在尝试创建conv层之前，tensorflow.python.keras导入正则化器的
行未运行。否错误位于conv2d的同一行。在从tensorflow.python.keras导入正则化器添加
之前，python无法识别
正则化器.l2（）
或
'l2'
，等等。这是我将参数传递到conv2D的唯一方法，而不会从Pycharm IDE中产生行内错误。请制作一个完整的示例，重现该错误。