pytorch 梯度截断

在PyTorch中，可以通过使用`clip_grad_norm`方法来实现梯度截断。梯度截断是为了防止梯度爆炸的问题，当梯度的范数超过设定的阈值时，就会对梯度进行缩放。具体操作如下：首先，您需要将梯度置零，即使用`optimizer.zero_grad()`方法。然后，计算损失并进行反向传播，即`loss.backward()`。接下来，在进行参数更新之前，使用`clip_grad_norm`对梯度进行截断，设置阈值为您所需的值。当要更新的梯度的范数小于阈值时，梯度将被截断为阈值。最后，使用`optimizer.step()`方法根据梯度来更新参数。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新](https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/115227079)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [【深度学习】梯度截断（grad_clip）](https://blog.csdn.net/weixin_43822507/article/details/124908306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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