根据什么来设置Pytorch中torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数的参数值

时间: 2023-06-10 15:04:04 浏览: 237
torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数的参数值可以根据梯度的范数来设置。该函数的作用是对模型梯度进行裁剪,以避免梯度消失或爆炸的问题。clip_grad_norm_函数会计算模型梯度的L2范数,并将其裁剪到指定的最大范数。这个最大范数就是clip_grad_norm_函数的参数值。一般来说,这个参数值会被设置为一个比较小的数,例如1.0。
相关问题

如何设置Pytorch中torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数的参数值

您可以传入两个参数,一个是模型参数,一个是最大梯度范数,通常建议设置最大范数值在1到5之间。例如,使用下面的代码可以将模型的梯度范数限制在5个单位以内: ``` torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 5) ```

torch.nn.utils.clip_grad_norm_

torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 是 PyTorch 中的一个工具函数,它可以将模型中梯度的范数限制在一个给定的最大值以内。这可以防止梯度爆炸,保证模型的稳定性和收敛速度。
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pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.soutput, target, weight=self.weight) 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

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