本篇內容介紹了“pytorch梯度剪裁方式是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
我就廢話不多說,看例子吧!
import torch.nn as nnoutputs = 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:
parameters – 一個基于變量的迭代器,會進行梯度歸一化
max_norm – 梯度的最大范數
norm_type – 規定范數的類型,默認為L2
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