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L 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 gt total norm,parameters里面的参数的梯度不做改变 若max norm lt total ...
2021-12-11 20:03 0 847 推荐指数:
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 ...
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 ...
首先明白这个事干嘛的,在我们做求导的时候,会遇到一种情况,求导函数突然变得特别陡峭,是不是意味着下一步的进行会远远高于正常值,这个函数的意义在于,在突然变得陡峭的求导函数中,加上一些判定,如果过于陡峭,就适当减小求导步伐。 tf.clip_by_global_norm(t_list ...
可以让节点不进行求梯度,从而节省了内存控件,当神经网络较大且内存不够用时,就需要让梯度为False 代码: x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad ...
1、可以减少内存使用 2、训练集训练好模型后,在验证集这里使用with torch.no_grad(),训练集则不会计算梯度值,然后并不会改变模型的参数,只是看了训练的效果。 ...
https://blog.csdn.net/weixin_46559271/article/details/105658654 ...