tensorflow2在损失函数中添加l2正则化代码

在 TensorFlow 2 中，可以使用 `tf.keras.regularizers` 模块中的 L2 正则化器来实现 L2 正则化。下面是一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建带有 L2 正则化的模型
model = tf.keras.Sequential([
  layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)),
  layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型，指定损失函数为交叉熵损失加上 L2 正则化项
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用 `tf.keras.regularizers.l2` 创建了一个 L2 正则化器，并将其作为 `kernel_regularizer` 参数传递给第一个 Dense 层。这将使模型训练时在每个权重更新步骤中，将 L2 正则化项加入到损失函数中。在 `compile` 方法中，我们指定了损失函数为交叉熵损失，但是由于在第一个 Dense 层中指定了 L2 正则化，因此损失函数中也会包含 L2 正则化项。

当然，你也可以通过 `tf.keras.regularizers.L1L2` 创建一个同时包含 L1 和 L2 正则化项的正则化器，然后将其传递给 `kernel_regularizer` 参数。