Tensflow版本升级就是磨人的妖精—

磨人的妖精，版本带来的伤筋动骨，有发展就有版本升级，自己模块有方法变化、不同模块之间还有相互依赖变化，coding中有1/3的时间都是在解决版本升级后新特性学习问题解决，1/3是在debug，真正写核心函数也就最多1/3的时间了。

Tensonflow2.0相对1.0的升级，兼容性是个大坑，见文章大型翻车现场，真有一种强烈的忽悠感。这里记录一些神奇的解决方案：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

就算是1.x里面，不同版本下，方法也有很大变化，比如书本上的tf.contrib.layers.l1_regularizer()，就没有了没有了，这个可是最基础最常用的范数函数，一定藏在了某个函数里。

我们先看看自己的tensorflow是什么版本：

bogon:~ ur_acount$ python
Python 2.7.10 (default, Feb 22 2019, 21:55:15)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 10.0.1 (clang-1001.0.37.14)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> import tensorflow as tf
dyld: warning, LC_RPATH $ORIGIN/../../_solib_darwin_x86_64/_U_S_Stensorflow_Spython_C_Upywrap_Utensorflow_Uinternal.so___Utensorflow in /Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so being ignored in restricted program because it is a relative path
>>>
>>> tf.__version__
'1.4.0'
>>> tf.__path__
['/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow']

原来我用的是号称谷歌的第二代机器学习系统，TensorFlow 1.4.0 发布了，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。更多该版本的改变见：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0

但是我依然没有找到正则化的方法，实在没有招的话，试试nn.l2_loss 但是nn.l1_loss是不支持的，不知网上那些使用layers的还能跑起来不。千辛万苦，终于找到可能替代能用的函数，tf.norm()，简单而美丽。

import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState# test the usage of regularizer
w = tf.constant([[1.0, -2.0], [-3.0, 4.0]])
r1 = tf.norm(w, 1)
r2 = tf.norm(w,2)
reg2 = tf.nn.l2_loss(w)
# reg1 = tf.contrib.layers.l1_reguarlizer(0.5)(w)
# reg2 = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.5)(w)with tf.Session() as sess:print sess.run(w)print sess.run(r1)print sess.run(r2)print sess.run(reg2)

执行结果：

compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
[[ 1. -2.][-3.  4.]]
10.0
5.477226
15.0
[Finished in 1.3s]

而书本上标准答案，对于一范数是10，二范数是：15。但是为啥tf.norm(w, 2) 算出来是5.477这么诡异的数值呢？今天中午就到这里吧，有两个能用的就好，以后在研究norm函数，欧式距离算出来怎么这么诡异。

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