pytorch裁剪阈值

PyTorch中可以使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数来裁剪梯度的阈值。该函数接受两个参数：梯度张量和裁剪阈值。如果梯度张量的范数大于裁剪阈值，则将其缩放到裁剪阈值以下，否则不做任何操作。

示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.utils as utils

# 定义模型和损失函数
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()

# 计算梯度并裁剪
loss.backward()
utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1)

# 更新模型参数
optimizer.step()

在上面的示例中，我们使用clip_grad_norm_()函数裁剪了模型参数的梯度，阈值为1。