torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), CFG.max_grad_norm)

这是一个使用 PyTorch 框架的函数，用于对模型的梯度进行裁剪，以避免梯度爆炸的问题。具体来说，它会计算所有参数梯度的范数，并将其裁剪到一个最大值，如果梯度的范数超过了这个最大值，就按比例缩放梯度，使得它们的范数不超过这个最大值。这个函数的第一个参数是模型的参数，第二个参数是最大的梯度范数。这个函数在训练深度神经网络时非常有用，因为在反向传播过程中，梯度可能会变得非常大，导致模型无法收敛。通过裁剪梯度，可以使得模型的训练更加稳定和可靠。

相关问题

grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), CFG.max_grad_norm)

这段代码是用来进行梯度裁剪的。在深度学习模型训练过程中，梯度值可能会变得非常大，从而导致模型的不稳定性。为了避免这种情况，我们可以使用梯度裁剪的方法，将梯度值控制在一个可接受的范围内。

`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()` 函数是 PyTorch 提供的梯度裁剪工具，它的作用是对模型的所有参数进行梯度裁剪，使得它们的梯度范数不超过 `CFG.max_grad_norm`。这样做可以保证模型在训练过程中的稳定性，并且防止梯度爆炸的问题。

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm)

`torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm)` 是PyTorch库中用于梯度裁剪（gradient clipping）的一个实用工具。这个函数主要用于防止模型训练过程中由于梯度过大导致的数值不稳定或爆炸性增长。它接受两个参数：

1. `model.parameters()`：这是对模型所有参数的迭代器，`clip_grad_norm_`会遍历这些参数并应用裁剪操作。

2. `max_norm`：设置了一个阈值，即每个参数组（如权重矩阵）的梯度范数不能超过这个值。一旦某个参数组的梯度范数超过了`max_norm`，则会按比例缩放其梯度，使其保持在指定的界限内。

举个简单的例子[^1]:

# 假设 model 是一个有参数的神经网络模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for inputs, targets in dataloader:
    optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()  # 反向传播计算梯度

    # 使用clip_grad_norm_进行梯度裁剪
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)  # 设置最大允许的梯度范数为1.0

    optimizer.step()  # 更新模型参数