L1正则化不会强制权重参数变为零。

L1正则化并不会强制将权重参数变为零，但它可以促使权重参数稀疏化，即使得部分权重参数变为零。要使用L1正则化来实现稀疏化，可以通过在损失函数中添加L1正则化项，并使用优化算法来最小化带有正则化项的损失函数。

下面是一个使用L1正则化来实现稀疏化的示例代码：

import numpy as np

# 生成一些样本数据
X = np.random.rand(100, 10)  # 100个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 二分类标签

# 定义模型参数
w = np.random.rand(10)  # 权重参数

# 定义损失函数和正则化项
def loss_function(X, y, w, lambda_):
    n = len(y)
    y_pred = np.dot(X, w)
    loss = np.sum((y_pred - y) ** 2) / n
    regularization = lambda_ * np.sum(np.abs(w))  # L1正则化项
    total_loss = loss + regularization
    return total_loss

# 定义梯度计算函数
def gradient(X, y, w, lambda_):
    n = len(y)
    y_pred = np.dot(X, w)
    grad_loss = np.dot(X.T, (y_pred - y)) / n
    grad_regularization = lambda_ * np.sign(w)  # L1正则化项的梯度
    total_grad = grad_loss + grad_regularization
    return total_grad

# 定义优化函数（使用梯度下降算法）
def optimize(X, y, w, lambda_, learning_rate, num_iterations):
    for i in range(num_iterations):
        grad = gradient(X, y, w, lambda_)
        w -= learning_rate * grad
        loss = loss_function(X, y, w, lambda_)
        print(f"Iteration {i+1}: loss = {loss}")
    return w

# 设置超参数
lambda_ = 0.1  # 正则化参数
learning_rate = 0.1  # 学习率
num_iterations = 100  # 迭代次数

# 使用L1正则化进行训练
w = optimize(X, y, w, lambda_, learning_rate, num_iterations)

print("权重参数：", w)

这个示例代码中，我们首先生成了一些样本数据，然后定义了损失函数、梯度计算函数和优化函数。在优化函数中，我们使用梯度下降算法来迭代地更新权重参数，使得损失函数最小化。在损失函数中，我们添加了L1正则化项，通过调节正则化参数lambda_的大小，可以控制L1正则化对权重参数的影响程度。最后，训练完成后输出权重参数。