torch.nn.utils.clip grad norm parameters, max norm, norm type 梯度裁剪原理 http: blog.csdn.net qq article details 既然在BP过程中会产生梯度消失 爆炸 就是偏导无限接近 ,导致长时记忆无法更新 ,那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于 大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗 ...
2017-12-07 11:15 0 28500 推荐指数:
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 ...
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad ...
小萌新在看pytorch官网 LSTM代码时 对batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 不太理解, 在回去苦学了一番 ,将自己消化过的记录在这,希望能帮到跟我有同样迷惑的伙伴 官方API:https ...
requires_grad requires_grad=True 要求计算梯度; requires_grad=False 不要求计算梯度; 在pytorch中,tensor有一个 requires_grad参数,如果设置为True,则反向传播时,该tensor就会自动求导。 tensor ...