clip_grad_norm_ 梯度裁剪

torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数是用来对模型的梯度进行裁剪的。在深度学习中,经常会使用梯度下降算法来更新模型的参数,以最小化损失函数。然而,在训练过程中,梯度可能会变得非常大,这可能导致训练不稳定甚至梯度爆炸的情况。

裁剪梯度的作用是限制梯度的大小,防止它们变得过大。裁剪梯度的常见方式是通过计算梯度的范数(即梯度向量的长度),如果梯度的范数超过了设定的阈值,则对梯度向量进行缩放,使其范数等于阈值。

复制代码
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)  

对模型的参数的梯度进行裁剪,限制其范数为1.0。这有助于防止梯度爆炸,提高训练的稳定性

深层神经网络 中常用,避免梯度爆炸

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