PaddlePaddle 2.2.2中实现梯度裁剪

在PaddlePaddle 2.2.2中，可以使用`clip_grad_by_global_norm()`函数来实现梯度裁剪。该函数可以对所有的梯度进行裁剪，使得它们的范数不超过一个指定的阈值。具体使用方法如下：

import paddle

# 定义网络
net = 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.SGD(learning_rate=0.1, parameters=net.parameters())

# 定义输入和标签
x = paddle.randn([10, 10])
y = paddle.randn([10, 1])

# 前向传播计算损失
y_pred = net(x)
loss = loss_fn(y_pred, y)

# 计算梯度
loss.backward()

# 对梯度进行裁剪
grad_norm = paddle.nn.utils.clip_grad_by_global_norm(net.parameters(), max_norm=1.0)

# 更新参数
optimizer.step()

在上述代码中，`clip_grad_by_global_norm()`函数接收两个参数，第一个参数是需要进行梯度裁剪的变量列表，通常传入网络的参数列表`net.parameters()`；第二个参数是指定的阈值，即梯度范数的最大值。在实际使用中，需要根据实际情况调整阈值的大小。