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tf.nn.l2_loss是一个用来计算$L2$范数的TensorFlow内置函数，经常被用来计算模型参数的正则化损失，以避免模型过拟合。L2范数损失是对矩阵或张量中所有元素的平方和进行求和并乘以$1/2$，即该函数的数学表达式为：

$$
L2Loss = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}
$$

其中，$n$为张量中元素的数量，$x_{i}$表示对应元素的数值。

tf.nn.l2_loss的使用方法如下：

tf.nn.l2_loss(t, name=None)

其中，参数t为输入的张量，参数name为可选的操作名称。该函数返回$L2$损失，是一个标量张量。

下面提供两个实例说明：

实例1

import tensorflow as tf

# 定义变量
w = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32)

# 定义计算图
x = tf.constant([4.0, 5.0, 6.0], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([6.0, 7.0, 8.0], dtype=tf.float32)
y_hat = tf.reduce_sum(tf.multiply(w, x)) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_hat - y) + 0.1 * tf.nn.l2_loss(w))

# 定义会话执行计算图
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(loss))

运行结果为：

15.35

在以上实例中，我们定义了一个简单的线性回归模型，计算$L2$损失以正则化模型参数。在模型参数$w$的$L2$损失中，对每一个元素的平方和进行求和，然后乘以$0.1/2$。

实例2

import tensorflow as tf

# 定义placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义计算图
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), dtype=tf.float32)
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_true * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
loss = cross_entropy + 0.01 * tf.nn.l2_loss(W)

# 定义会话执行计算图
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(loss, feed_dict={x: [[0.1] * 784], y_true: [[0.0] * 10]}))

运行结果为：

1.1552459

在以上实例中，我们定义了一个简单的全连接神经网络，计算$L2$损失以正则化模型参数。在模型参数$W$的$L2$损失中，对所有元素的平方和进行求和，然后乘以$0.01/2$。

以上实例均展示了如何在TensorFlow中使用tf.nn.l2_loss计算$L2$损失。