import tensorflow as tf
# 获取一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则化损失加入名称为‘losses’的集合中
def get_weight(shape, lambda):
# 生成一个变量
var = tf.Variable(tf.random_normal(shape), dtype = tf.float32)
# add_to_collection 函数将这个新生成变量的L2正则化损失项 加入集合
# 这个函数的第一个参数'losses' 是集合的名字， 第二个参数是要加入这个集合的内容
tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(var))
# 返回生成的变量
return var
其中 lambda为关键字，不允许使用，随意加一个序号即可，例如：改为 lambda1 ， 完美解决