2.2 clip_grad_value_ 按值截断的方法,会把grad限制在[-value, value]之间 torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), value) pytorch源码[3]如下: def clip_grad_value_( parameters: _tensor_or_tensors, clip_value: float, foreach: Optional[bool] = None, ) -> None: r"""Clip the...
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、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值 torch.nn.utils.clip_grad_value_是一个函数,它可以对一个参数的梯度进行裁剪,使其不超过一...
2、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(floatorint) – 梯度的最大范数(原文:max ...
pytorch中梯度剪裁方法为 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)。三个参数: parameters: 网络参数max_norm: 该组网络参数梯度的范数上线norm_type: 范数类型 官方的描述为: "Clips gradient norm of an iterable of parameters. The norm is computed over all gradients together...
2、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) ...
1、梯度裁剪原理 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) ...
在这个示例中,每次迭代后都使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_来裁剪梯度,确保它们的L2范数不超过1.0。 5. 裁剪后可能需要对模型或训练过程进行的其他调整 裁剪梯度后,可能需要调整学习率或其他超参数,以确保模型能够继续有效学习。裁剪梯度可能会限制梯度的更新范围,从而影响模型的收敛速度和最终性能。因此,在裁剪梯...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm) # optimizer's gradients are already unscaled, so scaler.step does not unscale them, # although it still skips optimizer.step() if the gradients contain infs or NaNs.
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。
梯度裁剪是一种用于限制神经网络模型中梯度的大小的技术。在训练神经网络时,梯度裁剪可以帮助防止梯度爆炸或梯度消失的问题,从而提高训练的稳定性和收敛速度。 在PyTorch中,可以使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数来对模型的梯度进行裁剪。通过设置一个裁剪阈值,当梯度的范数超过这个阈值时,梯度将被重新缩放,...