▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) 回到顶部 norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: ||x||1=∑k|xk|||x||1=∑k|xk| 二范式: ||x||1=√∑kx2k||x||1=∑kxk2 a.norm(k,dim) 这个dim,可以不填,不填就是整个tensor的范式 a=
最后定义了一个“裁剪系数”变量clip_coef,为传入参数max_norm和total_norm的比值(+1e-6防止分母为0的情况)。如果max_norm > total_norm,即没有溢出预设上限,则不对梯度进行修改。反之则以clip_coef为系数对全部梯度进行惩罚,使最后的全部梯度范数归一化至max_norm的值。注意该方法返回了一个 total_norm,实际...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 对于模型的每个参数,计算其梯度的L2范数forparaminmodel.parameters():grad_norm=tor...
O0:纯FP32训练,可作为accuracy的baseline; O1:混合精度训练(推荐使用),根据黑白名单自动决定使用FP16(GEMM,卷积)还是FP32(softmax)进行计算。 O2:几乎FP16,混合精度训练,不存在黑白名单 ,除了bacthnorm,几乎都是用FP16计算; O3:纯FP16训练,很不稳定,但是可以作为speed的baseline; 动态损失放大(dynamic loss sc...
max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None) 1. 2. 3. 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量,嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。
4.1.3 max_norm和norm_type max_norm,norm_type是获取到embedding后做正则化; norm_type的可取值为1,2. 分别表示范式1和范式2,默认是2. max_norm是定义范式中的最大值,如果embeding中的值大于这个阈值,则会重新做一下norm
max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None):if_weightisNone: self.weight = Parameter(torch.Tensor(num_embeddings, embedding_dim)) self.reset_parameters()else:assertlist(_weight.shape) == [num_embeddings, embedding_dim], \'Shape of weight does not...
BatchNorm2d(32) , nn.ReLU(inplace=True) , nn.MaxPool2d(kernel_size=2 , stride=2)) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3) , nn.BatchNorm2d(64) , nn.ReLU(inplace=True)) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3) , nn.BatchNorm2d(...
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) ifDEBUGGING_IS_ON: forname, parameterinmodel.named_parameters(): ifparameter.gradisnotNone: print(f"{name} gradient: {parameter.grad.data.norm(2)}") else: print(f"{name} has no gradient") ...