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 ...
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 ...
torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1、梯度裁剪原理(http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528) 既然在BP ...
一、梯度不稳定问题: 什么是梯度不稳定问题:深度神经网络中的梯度不稳定性,前面层中的梯度或会消失,或会爆炸。 原因:前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸。 二、梯度消失(vanishing gradient ...
()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行反向传播 ...
梯度消失问题和梯度爆炸问题,总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】:用ReLU代替Sigmoid,用BN层,用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话,可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0,0.25】. 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数 ...
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 ...
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 ...