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這篇文章主要介紹了pytorch如何實現梯度剪裁,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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 – 梯度的最大范數
norm_type – 規定范數的類型,默認為L2
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“pytorch如何實現梯度剪裁”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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