pytorch如何实现梯度剪裁-创新互联

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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

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