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pytorch如何實現梯度剪裁-創新互聯

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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_ 的參數:

parameters – 一個基于變量的迭代器,會進行梯度歸一化

max_norm – 梯度的大范數

norm_type – 規定范數的類型,默認為L2

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文章標題:pytorch如何實現梯度剪裁-創新互聯
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