clip decoder

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- *1* *2* *3* [Transformer-Attention Is All You Need阅读笔记](https://blog.csdn.net/dawnyi_yang/article/details/113884826)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

clip = 1.0 teacher_forcing_ratio = 0.5 learning_rate = 0.001 decoder_learning_ratio = 1.0 n_iteration = 1000 print_every = 10 save_every = 1000

这些参数是指在训练过程中使用的一些超参数。其中：

- clip=1.0：表示梯度裁剪的阈值，当梯度的范数大于这个值时，会对梯度进行裁剪，以避免梯度爆炸的问题。
- teacher_forcing_ratio=0.5：表示在训练过程中，有一定的概率使用“教师强制”，即将上一时刻的正确输出作为当前时刻的输入，以加速模型的收敛。这里的概率是0.5。
- learning_rate=0.001：表示训练过程中使用的学习率，即参数更新的步长。
- decoder_learning_ratio=1.0：表示在多层的解码器中，每一层的学习率都是相同的，这个参数就是指定这个学习率的值。
- n_iteration=1000：表示训练的迭代次数，即训练数据会被使用1000次。
- print_every=10：表示每10次迭代打印一次训练信息，包括损失值等。
- save_every=1000：表示每1000次迭代保存一次模型参数，以便后续的测试或者继续训练。

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

这段代码是一个训练循环的一部分，用于对批次数据进行训练。代码中使用`enumerate(self.train_loader)`来遍历训练数据集，并在每个批次中进行以下操作：

1. 首先，通过`data[..., :self.args.input_dim]`和`target[..., :self.args.output_dim]`对输入数据和标签进行切片，以获取指定维度的子集。这是为了确保输入和标签的维度匹配。

2. 然后，调用`self.optimizer.zero_grad()`来清零模型参数的梯度。

3. 接下来，根据`self.args.teacher_forcing`的值来确定是否使用"teacher forcing"的方法。如果`self.args.teacher_forcing`为真，则计算当前批次的全局步数，并使用`self._compute_sampling_threshold()`方法计算出"teacher forcing"的比例。否则，将"teacher forcing"比例设置为1.0，表示在解码器中的所有步骤都使用标签作为输入。

4. 调用`self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio)`来获取模型的输出。如果`self.args.real_value`为真，则通过`self.scaler.inverse_transform(label)`将标签逆转换为原始值。

5. 计算模型输出和标签之间的损失，并将损失值添加到总损失`total_loss`中。

6. 调用`loss.backward()`计算梯度，并使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`对梯度进行最大梯度裁剪。

7. 最后，调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。

这个循环会遍历整个训练数据集，并在每个批次中计算和更新模型的损失。