grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), CFG.max_grad_norm)

这段代码是用来进行梯度裁剪的。在深度学习模型训练过程中，梯度值可能会变得非常大，从而导致模型的不稳定性。为了避免这种情况，我们可以使用梯度裁剪的方法，将梯度值控制在一个可接受的范围内。

`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()` 函数是 PyTorch 提供的梯度裁剪工具，它的作用是对模型的所有参数进行梯度裁剪，使得它们的梯度范数不超过 `CFG.max_grad_norm`。这样做可以保证模型在训练过程中的稳定性，并且防止梯度爆炸的问题。

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。

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()

这段代码是用来计算和更新模型的损失函数的。首先，使用模型的输出和标签计算损失值。然后，通过调用`backward()`方法，自动计算梯度并将其传播回模型的参数。如果设置了`grad_norm`参数，将对梯度进行剪裁，以防止梯度爆炸。最后，通过调用`step()`方法，使用优化器来更新模型的参数。同时，将每个批次的损失值累加到总损失值中。