脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了torch.nn.utils.clip_grad_norm_()，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

用法

参数列表

• parameters 一个由张量或单个张量组成的可迭代对象（模型参数）
• max_norm 梯度的最大范数
• nort_type 所使用的范数类型。默认为L2范数，可以是无穷大范数inf

设parameters里所有参数的梯度的范数为total_norm， 若max_norm>total_norm，parameters里面的参数的梯度不做改变; 若max_norm<total_norm，parameters里面的参数的梯度都要乘以一个系数clip_coef

官方代码

def clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2):
    r"""Clips gradient norm of an iterable of parameters.
    The norm is computed over all gradients together, as if they were
    concatenated into a single vector. Gradients are modified in-place.
    Arguments:
        parameters (Iterable[Tensor] or Tensor): an iterable of Tensors or a
            single Tensor that will have gradients normalized
        max_norm (float or int): max norm of the gradients
        norm_type (float or int): type of the used p-norm. Can be ``'inf'`` for
            infinity norm.
    Returns:
        Total norm of the parameters (viewed as a single vector).
    """
    if isinstance(parameters, torch.Tensor):
        parameters = [parameters]
    #第一步
    parameters = list(filter(lambda p: p.grad is not None, parameters))
    max_norm = float(max_norm)
    norm_type = float(norm_type)
    if norm_type == inf:
        total_norm = max(p.grad.data.abs().max() for p in parameters)
    else:
        total_norm = 0
        for p in parameters:
        	#第二步
            param_norm = p.grad.data.norm(norm_type)
            #第三步
            total_norm += param_norm.item() ** norm_type
        total_norm = total_norm ** (1. / norm_type)
    clip_coef = max_norm / (total_norm + 1e-6)
    if clip_coef < 1:
        for p in parameters:
            p.grad.data.mul_(clip_coef)
    return total_norm

意义

这个函数的主要目的是对parameters里的所有参数的梯度进行规范化 梯度裁剪解决的是梯度消失或爆炸的问题，即设定阈值，如果梯度超过阈值，那么就截断，将梯度变为阈值

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的torch.nn.utils.clip_grad_norm_()全部内容，希望文章能够帮你解决torch.nn.utils.clip_grad_norm_()所遇到的问题。

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