pytorch中的梯度裁剪

神经网络是通过梯度下降来学习的，在进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长，那么更新完的参数值会越来越大，产生梯度爆炸现象。一个比较常见的表现就是损失变成non。

梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法：按梯度的绝对值截断或者按梯度的范数进行截断。pytorch给定了相应方法实现，这一步应该在更新参数前进行。

按值截断

c 复制代码

torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), value)

对一个参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值，它接受两个参数：一个是模型的参数，一个是裁剪的值。它会对每个参数的梯度进行裁剪，使其在 $-value，value$ 的范围内。这样可以避免梯度过大或过小，影响模型的收敛。例子：

c 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
 
# 定义一个简单的线性模型
model = nn.Linear(2, 1)
# 定义一个优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义一个损失函数
criterion = nn.MSELoss()
 
# 生成一些随机的输入和目标
x = torch.randn(4, 2)
y = torch.randn(4, 1)
 
# 前向传播
output = model(x)
# 计算损失
loss = criterion(output, y)
# 反向传播
loss.backward()
 
# 在更新权重之前，对梯度进行裁剪，使其不超过0.5
torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), clip_value=0.5)
 
# 更新权重
optimizer.step()

按范数截断

c 复制代码

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), threshold)

对一个参数的梯度进行裁剪，首先计算出梯度的范数，然后将其限制在一个最大值之内。这样可以防止在反向传播过程中梯度过大导致的数值不稳定问题。例子：

c 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
 
# 假设我们有一个简单的全连接网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
 
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
 
# 创建网络、优化器和损失函数
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.MSELoss()
 
# 假设我们有一些随机输入数据和目标
data = torch.randn(5, 10)
target = torch.randn(5, 1)
 
# 训练步骤
outputs = model(data)  # 前向传播
loss = loss_fn(outputs, target)  # 计算损失
optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
loss.backward()  # 反向传播，计算梯度
 
# 在优化器步骤之前，我们使用梯度裁剪
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)
 
optimizer.step()  # 更新模型参数