torch.nn.utils.clip_grad_norm() 参数

`torch.nn.utils.clip_grad_norm()` 函数的参数如下：

- `parameters`：需要进行裁剪的梯度张量列表。
- `max_norm`：梯度的最大范数。所有的梯度张量都会被裁剪以满足这个条件。
- `norm_type`：范数的类型。默认为`2`，表示使用 L2 范数，也可以设置为`inf`，表示使用无穷范数。
- `error_if_nonfinite`：一个布尔值，默认为`False`。如果为`True`，则在计算梯度范数时如果存在无穷大或者 NaN 值，则会抛出一个异常。

该函数的作用是将梯度张量列表中的所有张量的范数裁剪到指定的最大范数，以避免梯度爆炸的问题。

相关问题

torch.nn.utils.clip_grad_norm_

torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 是 PyTorch 中的一个工具函数，它可以将模型中梯度的范数限制在一个给定的最大值以内。这可以防止梯度爆炸，保证模型的稳定性和收敛速度。

torch.nn.utils.clip_grad_norm_详解

`torch.nn.utils.clip_grad_norm_` 是一个用于梯度裁剪的函数。在训练神经网络时，由于梯度更新时可能存在梯度爆炸或梯度消失的情况，梯度裁剪可以避免这些问题的发生，从而提高模型的训练效果。

该函数的作用是将模型中的梯度张量的范数裁剪到指定的最大值。具体来说，它首先计算所有梯度张量的范数，然后将它们缩放到指定的最大值以下，最后返回缩放因子。可以将返回的缩放因子用于进一步的裁剪操作，以确保梯度张量的范数不会超过指定的最大值。

函数的定义如下：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2.0)

其中，参数 `parameters` 是一个包含模型中所有参数的迭代器或列表，`max_norm` 是指定的最大范数值，`norm_type` 是范数的类型，取值为 1、2 或无穷大。

如果 `norm_type=2.0`，则计算的是梯度张量的 2-范数，即所有元素的平方和的开方；如果 `norm_type=1.0`，则计算的是梯度张量的 1-范数，即所有元素的绝对值之和；如果 `norm_type=inf`，则计算的是梯度张量的无穷范数，即所有元素的最大绝对值。

该函数会直接修改参数中的梯度张量，不会返回新的张量。