clip = paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=5.0) optimizer.grad_clip =clip写法是否准确
时间: 2024-05-16 13:14:08 浏览: 11
这个代码的写法不太准确。正确的写法应该是:
```python
clip = paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=5.0)
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters(), grad_clip=clip)
```
这里需要把 `clip` 对象作为参数传递给优化器 `Adam` 的 `grad_clip` 参数。这样在反向传播时,优化器会自动调用 `clip` 对象对梯度进行规范化。
相关问题
paddle 2.2.2中如何实现 paddle.nn.utils.clip_grad_norm_()功能
在PaddlePaddle 2.2.2中,可以使用`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_()`函数来实现梯度裁剪。具体步骤如下:
1. 导入函数:`from paddle.nn.utils import clip_grad_norm_`。
2. 在模型的反向传播中计算梯度,并使用`backward()`函数将梯度传递给前一层。
3. 使用`clip_grad_norm_()`函数对梯度进行裁剪。该函数接受两个参数:梯度列表和最大梯度范数。例如,如果希望将梯度的范数限制在`max_norm`以内,可以使用以下代码:
```
grads = paddle.grad(loss, parameters)
clip_grad_norm_(grads, max_norm)
```
其中,`loss`是模型的损失函数,`parameters`是需要更新的模型参数,`max_norm`是最大梯度范数。
4. 最后,使用优化器更新模型参数。例如,可以使用`Adam`优化器:
```
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters, learning_rate=lr)
optimizer.step()
```
完整的梯度裁剪示例代码如下:
```
import paddle
# 导入clip_grad_norm_函数
from paddle.nn.utils import clip_grad_norm_
# 定义模型和损失函数
class MyNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.fc = paddle.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
net = MyNet()
loss_fn = paddle.nn.MSELoss()
# 定义优化器和学习率
parameters = net.parameters()
lr = 0.01
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters, learning_rate=lr)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
x_data, y_data = data
x = paddle.to_tensor(x_data)
y = paddle.to_tensor(y_data)
y_pred = net(x)
loss = loss_fn(y_pred, y)
loss.backward()
# 使用clip_grad_norm_函数对梯度进行裁剪
grads = paddle.grad(loss, parameters)
clip_grad_norm_(grads, max_norm=1.0)
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()
print('epoch %d, loss %.4f' % (epoch, loss.numpy()))
```
在上面的代码中,我们使用`clip_grad_norm_()`函数将梯度范数限制在1.0以内。
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。
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