nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 个人将它理解为神经网络训练时候的drop out的方法,用于解决神经网络训练过拟合的方法 输入是(NN参数,最大梯度范数,范数类型=2) 一般默认为L2 范…
total_norm是global norm,其将每个grad的norm拼接起来作为一个vector来计算norm值,其代码如下: if norm_type == inf: norms = [g.detach().abs().max().to(device) for g in grads] total_norm = norms[0] if len(norms) == 1 else torch.max(torch.stack(norms)) else: total_norm = torch.no...
具体做法是计算梯度的L2范数norm,如果norm大于阈值clip_value,则将梯度向量缩放到norm为clip_value。 2. L∞范数裁剪:对模型的梯度进行L∞范数裁剪,即将梯度向量的最大绝对值限制在一个阈值范围内。具体做法是计算梯度向量的绝对值的最大值max_norm,如果max_norm大于阈值clip_value,则将梯度向量缩放到最大绝对值为...
nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch中用于裁剪梯度范数的函数。它接受模型参数和最大范数值作为输入,然后裁剪所有参数的梯度,使它们的L2范数不超过指定的最大值。这样可以有效控制梯度的规模,防止梯度爆炸。 用法示例: python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) parameters:一个...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 用法# 参数列表# parameters 一个由张量或单个张量组成的可迭代对象(模型参数) max_norm 梯度的最大范数 nort_type 所使用的范数类型。默认为L2范数,可以是无穷大范数inf 设parameters里所有参数的梯度的范数为total_norm,...
max_norm(floatorint) – 梯度的最大范数(原文:max norm of the gradients) norm_type(floatorint)– 规定范数的类型,默认为L2(原文:type of the used p-norm. Can be'inf'for infinity norm) Returns:参数的总体范数(作为单个向量来看)(原文:Total norm of the parameters (viewed as a single vector)...
nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 这个函数是根据参数的范数来衡量的 Parameters: parameters (Iterable[Variable]) – 一个基于变量的迭代器,会进行归一化(原文:an iterable of Variables that will have gradients normalized) max_norm (float or int) – 梯度的最大范数(原文:ma...
max_norm，确保训练过程稳定。在 PyTorch 训练循环中，梯度剪裁的合理应用如下：计算损失函数。通过 .backward() 更新梯度。调用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_() 函数进行梯度剪裁。执行 optimizer.step() 更新参数。通过梯度剪裁，可以有效控制训练过程中的梯度大小，提高模型训练的稳定性和效果。
参数：parameters：需要剪裁梯度的网络参数，通常是一个参数迭代器。max_norm：梯度范数的上限值，当梯度范数超过此值时，梯度将被缩放。norm_type：范数计算的类型，默认为2。也可以设置为其他类型的范数，如无穷范数等。实现方式：函数首先计算所有有效网络参数的梯度范数。根据计算得到的梯度范数和设定的...
nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 这个函数是根据参数的范数来衡量的 Parameters: parameters (Iterable[Variable]) – 一个基于变量的迭代器,会进行归一化(原文:an iterable of Variables that will have gradients normalized) ...