torch.nn.utils.clip_grad_norm_

时间: 2023-04-30 11:00:05 浏览: 304
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pytorch梯度剪裁方式

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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torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 是一个用于梯度裁剪的函数。在训练神经网络时，由于梯度更新时可能存在梯度爆炸或梯度消失的情况，梯度裁剪可以避免这些问题的发生，从而提高模型的训练效果。 该函数的作用是将...

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

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...

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...

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...

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torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数用于对模型的梯度进行归一化处理。它的作用是限制梯度的范数，防止梯度爆炸的问题。该函数的参数包括parameters和max_norm。 parameters是一个基于变量的迭代器，它包含...

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这段代码使用了 PyTorch 中的 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数，它的作用是对网络模型中的梯度进行裁剪。梯度裁剪是为了防止梯度爆炸的一种方法。如果梯度太大，网络参数更新过大，会导致网络无法收敛，甚至...

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...torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 5)

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

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...

paddle2.2.2如何实现torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters=model.parameters(), max_norm=5, norm_type=2)

grad_norm = paddle.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters=model.parameters(), max_norm=5, norm_type=2) # 后续的训练步骤 ... 其中，max_norm 参数表示最大的范数值，norm_type 参数表示范数的类型，这...

loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

然后，使用反向传播方法loss.backward()计算梯度，并通过调用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()对梯度进行最大梯度裁剪，以防止梯度爆炸。最后，调用self.optimizer.step()来更新模型参数。最后，将当前损失值...

def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

接着，代码使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数对actor参数的梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸问题。最后，代码将梯度展平成一维张量，并将其添加到grads列表中。 接下来，代码计算总梯度（total_grad），即第二个...

for idx,batch_x in enumerate(dataloader): loss = diffusion_loss_fn(model,batch_x,alphas_bar_sqrt,one_minus_alphas_bar_sqrt,num_steps) optimizer.zero_grad() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.) optimizer.step() 代码的解释

5. 为了避免梯度爆炸的问题，我们使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数对模型参数的梯度进行裁剪。该函数接受两个参数：模型的参数集合和裁剪的最大范数。在这里，我们将最大范数设置为1。 torch.nn.utils...

from torch.nn.utils import clip_grad_norm_

clip_grad_norm_函数是PyTorch中用于梯度裁剪的函数，它可以用来避免梯度爆炸的问题。梯度爆炸是指在深度学习模型训练过程中，梯度值变得非常大，导致模型参数更新过于剧烈，无法正常收敛。这个函数可以将所有参数...

torch.nn.utils.clip_grad_norm() 参数

torch.nn.utils.clip_grad_norm() 函数的参数如下： - parameters：需要进行裁剪的梯度张量列表。 - max_norm：梯度的最大范数。所有的梯度张量都会被裁剪以满足这个条件。 - norm_type：范数的类型。默认...

帮我用pytorch代码实现在模型中使用LDAMLoss损失函数， 数据集读取代码如下： dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) ， mixup数据增强代码如下： mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 训练过程部分代码如下： for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) loss output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler scaler.update() else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step()

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler.update() else: loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer...

解释def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in tqdm(enumerate(iterator), total=len(iterator)): src = batch.description trg = batch.diagnosis optimizer.zero_grad() output = model(src, trg) output_dim = output.shape[-1] output = output[1:].view(-1, output_dim) trg = trg[1:].view(-1) loss = criterion(output, trg) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator)

- torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)：对模型的梯度进行裁剪，以防止梯度爆炸问题。 - optimizer.step()：更新模型的参数，根据计算得到的梯度和优化器的设置。 - epoch_loss += loss....
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