梯度裁剪的概念来自于这篇论文On the difficulty of training recurrent neural networks[1],介绍了应对exploding gradient梯度爆炸和vanishing gradient梯度消失的方法,就是grad clip梯度裁剪和regularization正则化,这里只讨论梯度爆炸 特别是在深度神经网络的训练过程中,梯度的数值可能会变得非常大,这会导致权重更新过大,从...
按照梯度的范数进行裁剪,即如果梯度的范数超过了一个阈值,就将其按比例缩小,使其范数等于该阈值。例如,如果阈值为1,那么梯度的范数就是1。 在PyTorch中,可以使用torch.nn.utils.clip_grad_value_和torch.nn.utils.clip_grad_norm_这两个函数来实现梯度裁剪,它们都是在梯度计算完成后,更新权重之前调用的。 1、对...
nn,utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2):对梯度进行裁剪,防止梯度爆炸。 optimizer.step():更新模型的参数。 3、怎么获得梯度的norm # 对于模型的每个参数,计算其梯度的L2范数for param in model.parameters():grad_norm = torch.norm(param.grad, p=2)print(grad_norm)...
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)#使用第二种裁剪方式。 optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 评论:第二种梯度裁剪方式在范数超标的时候,乘以了一个小于1的系数,这个系数的确很像学习率,学习率也是乘以梯度,只是说学习率可能是随着过程在变化,而则...
“对一组可迭代(网络)参数的梯度范数进行裁剪。效果如同将所有参数连接成单个向量来计算范数。梯度原位修改。” 我们来逐段分析其实现代码: def clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2): if isinstance(parameters, torch.Tensor): parameters = [parameters] parameters = list(filter(lambda p: ...
在执行优化步骤之前裁剪梯度，默认是L2 clip_grad_norm_(model.parameters(), max_grad_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:
梯度裁剪(Gradient Clipping) 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() ...
函数实现细节如下：将所有有效网络参数放入列表。强制参数 max_norm 和 norm_type 为浮点类型。针对无穷范数计算梯度的最大值。对于其他范数类型，通过求和后归一化计算。计算裁剪系数 clip_coef，用于调整梯度大小。调整系数后，若 max_norm 小于总梯度范数，则梯度保持不变；否则，梯度将被缩放至 max_...
当然padding的部分的结果是没有意义的,比如某个句子实际长度是5,而max_length是10,那么最终forward的输出应该是第5个时刻的输出,后面5个时刻计算是无用功。方向计算梯度的时候也是类似的,我们需要从第5个时刻开始反向计算梯度。为了提高效率,我们通常把长度接近的训练数据放到一个batch里面,这样无用的计算是最少的。