网络常识

    torch.nn.utils.clip_grad_norm_

    子燕若水2023年11月10日
    收录于话题
    #18#23-0

    torch.nn.utils.clip_grad_norm_是一个PyTorch提供的函数，用于对一组参数的梯度进行范数裁剪，即限制梯度的大小，防止梯度爆炸或消失的问题。这个函数的参数有两个：

    group[“params”]：表示一组参数的迭代器，可以是一个张量或者一个张量的列表，这些参数都有梯度属性，可以通过反向传播计算梯度。clip_grad_norm：表示梯度的最大范数，是一个浮点数，用于限制梯度的大小，如果梯度的范数超过这个值，就会按比例缩小梯度，使其等于这个值。

    这个函数的作用是将所有参数的梯度拼接成一个向量，然后计算其范数，如果范数大于clip_grad_norm，就将所有参数的梯度乘以一个缩放因子，使得范数等于clip_grad_norm，这样就完成了梯度的裁剪。这个函数会修改参数的梯度属性，不会返回任何值。

    相关信息

    你可能还喜欢

    热门推荐信息

    初识Dockerfile

    Byqq_58647543

    Dockerfile简介 从之前的学习中我们可以了解到：镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。那么如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，用这个脚本来构建、定制镜像 ...