pytorch如何實(shí)現(xiàn)梯度剪裁-創(chuàng)新互聯(lián)

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例子

import torch.nn as nn

outputs = model(data)
loss= loss_fn(outputs, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)
optimizer.step()

nn.utils.clip_grad_norm_ 的參數(shù)：

parameters – 一個(gè)基于變量的迭代器，會(huì)進(jìn)行梯度歸一化

max_norm – 梯度的大范數(shù)

norm_type – 規(guī)定范數(shù)的類型，默認(rèn)為L(zhǎng)2

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