正則化関数でTensorFlow L2：使用tf.nn.l2_loss（）とtf.contrib.layers.l2_regularizerd（）の類似点と相違点を有します

正則化関数L2、tf.contrib.layers.l2_regularizerd（）関数は、TF 2.xのバージョンで廃止されTensorFlow tf.nn.l2_loss（）とtf.contrib.layers.l2_regularizerd（）です。

双方は、L2正則化プロセスを使用することができるが、操作が少し異なっています。

輸入TFとしてtensorflow
性別 = InteractiveSession（）

A = tf.constant（[1、2、3]、DTYPE = tf.float32）
B = tf.nn.l2_loss（A）
 印刷（b.eval（））    ＃7.0
、各数の二乗を計算し、2件ので割っtf.nn.l2_loss位
＃1 （= B 1 2 +2 2 +3 。3）/ 2 = 7.0

それぞれのtf.contrib.layers.l2_regularizerd（）オペレーションは、開口部の数の平方根であり、2つの、すなわち、で割った（1 ² + 2 ² + 3 ³ ）^0.5  / 2 

私はTFバージョンを使用することはできません l2_regularizerd機能を、何のデモコードはありません。

tf.nn.l2_loss