Keras модель/свойство регуляции уровня устарело

Question

Я использую Keras для определения модели, затем я пытаюсь ее калибровать с использованием распределенного тензорного потока, как это делается here.

Я использовал, чтобы иметь дело с Регуляризатор потери, как это сделано в связи

model = Sequential() 
...... #build keras model 
loss = tf.reduce_mean(keras.objectives.mean_squared_error(targets, preds)) 
# apply regularizers if any 
if model.regularizers: 
    total_loss = loss * 1. # copy tensor 
    for regularizer in model.regularizers: 
     total_loss = regularizer(total_loss) 
else: 
    total_loss = loss 

Но теперь свойство регуляризаторы является depricated и предупреждение предлагает использовать losses свойство model/layer поэтому я попытался:

loss = tf.reduce_mean(keras.objectives.mean_squared_error(targets, preds)) 
total_loss = loss * 1. # copy tensor 
for reg_loss in model.losses: 
    tf.assign_add(total_loss, reg_loss) 

Но это приводит к сбою. Любая помощь, пожалуйста,

Answer 1

Правильная вещь, чтобы сделать, это просто:

loss = tf.reduce_mean(keras.objectives.mean_squared_error(targets, preds)) 
total_loss = loss * 1. # copy tensor 
for reg_loss in model.losses: 
total_loss = total8loss + reg_loss