pytorch如何实现梯度剪裁-创新互联

这篇文章主要介绍了pytorch如何实现梯度剪裁，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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例子

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()

nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数：

parameters – 一个基于变量的迭代器，会进行梯度归一化

max_norm – 梯度的大范数

norm_type – 规定范数的类型，默认为L2

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pytorch如何实现梯度剪裁”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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本文名称：pytorch如何实现梯度剪裁-创新互联
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