clip_grad:null
时间: 2023-08-12 10:08:27 浏览: 45
引用\[2\]中的代码展示了一个简单的PPO超参数sweep,其中包括了一个参数"clip_grad"。然而,在这个代码片段中,"clip_grad"的值没有被指定,所以它的值是null。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [训练时第二个step loss特别大_RLlib训练APIs](https://blog.csdn.net/weixin_39968436/article/details/110155324)[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]
[ .reference_list ]
相关问题
if not value.requires_grad:
这是一个 Python 代码片段,用于检查一个 PyTorch tensor 是否需要梯度计算。如果需要梯度计算,则返回 True,否则返回 False。在 PyTorch 中,需要梯度计算的 tensor 通常用于构建计算图并进行自动微分。该代码片段通常用于检查输入的 tensor 是否需要进行梯度计算。
解释代码 trainer: type: Trainer darts_template_file: "{default_darts_cifar10_template}" callbacks: CARSTrainerCallback epochs: 500 optimizer: type: SGD params: lr: 0.025 momentum: 0.9 weight_decay: !!float 3e-4 lr_scheduler: type: CosineAnnealingLR params: T_max: 500 eta_min: 0.001 grad_clip: 5.0 seed: 11 unrolled: True loss: type: CrossEntropyLoss
这段代码是一个 YAML 配置文件,用于设置神经网络模型的训练参数。下面是对其中的几个配置项的解释:
- `type`: 训练器的类型,这里使用的是 Trainer 类型。
- `darts_template_file`: DARTS 神经网络的模板文件路径。
- `callbacks`: 训练过程中的回调函数,这里使用的是 CARSTrainerCallback 回调函数。
- `epochs`: 训练的 epoch 数量。
- `optimizer`: 优化器的类型和参数,这里使用的是 SGD 优化器,包括学习率、动量和权重衰减等参数。
- `lr_scheduler`: 学习率调度器的类型和参数,这里使用的是余弦退火调度器,包括最大迭代次数和最小学习率等参数。
- `grad_clip`: 梯度裁剪的阈值。
- `seed`: 随机种子。
- `unrolled`: 是否对 DARTS 神经网络进行展开。
- `loss`: 损失函数的类型,这里使用的是交叉熵损失函数。
这些参数的设置会影响神经网络模型的训练效果和时间。