paddle 2.2.2 grad_norm = paddle.nn.utils.global_norm(parameters) AttributeError: module 'paddle.nn.utils' has no attribute 'global_norm'

在PaddlePaddle 2.2.2中，`paddle.nn.utils.global_norm`已被删除。您可以使用`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_`函数来计算和剪切梯度的范数。以下是一个示例：

import paddle

# 计算梯度的全局范数
parameters = model.parameters()
grads = paddle.grad(loss, parameters)
grad_norm = paddle.nn.utils.clip_grad_norm_(grads, max_norm=1.0)

# 剪切梯度的范数
paddle.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm=1.0)

在这个例子中，`paddle.grad`计算损失相对于参数的梯度，`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_`计算梯度的全局范数或剪切梯度的范数。请注意，`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_`将梯度剪切到指定的范数大小，以避免梯度爆炸的问题。

相关问题

paddle2.2.2如何实现torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters=model.parameters(), max_norm=5, norm_type=2)

在 PaddlePaddle 中，可以使用 `clip_grad_norm_` 函数来实现梯度裁剪。使用方法如下：

import paddle

# 定义模型
model = paddle.nn.Sequential(
    paddle.nn.Linear(10, 10),
    paddle.nn.ReLU(),
    paddle.nn.Linear(10, 1)
)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = paddle.nn.MSELoss()
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters())

# 训练过程中进行梯度裁剪
grad_norm = paddle.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters=model.parameters(), max_norm=5, norm_type=2)

# 后续的训练步骤
...

其中，`max_norm` 参数表示最大的范数值，`norm_type` 参数表示范数的类型，这两个参数的默认值分别为 1 和 2。函数会返回裁剪后的梯度的范数值。

class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示

在 PyTorch 中，可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型：

import torch.nn as nn

class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5)
        self.avgpool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
        self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5)
        self.avgpool2=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
        self.flatten=nn.Flatten()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=400,out_features=120)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)
        self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10)

其中，需要引入 `torch.nn` 模块，将 `nn.Conv2d`、`nn.AvgPool2d`、`nn.Flatten`、`nn.Linear` 替换掉原来的 `paddle.nn`。