pytorch梯度剪裁方式是什么

本篇内容介绍了"pytorch梯度剪裁方式是什么"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

我就废话不多说，看例子吧！

import torch.nn as nnoutputs = 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 - 梯度的最大范数

norm_type - 规定范数的类型，默认为L2

"pytorch梯度剪裁方式是什么"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！