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。
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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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