用法 參數列表 parameters 一個由張量或單個張量組成的可迭代對象 模型參數 max norm 梯度的最大范數 nort type 所使用的范數類型。默認為L 范數,可以是無窮大范數inf 設parameters里所有參數的梯度的范數為total norm, 若max norm gt total norm,parameters里面的參數的梯度不做改變 若max norm lt total ...
2021-12-11 20:03 0 847 推薦指數:
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與torch.nn.functional之間的區別和聯系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之間的差別如下,我們以conv2d的定義為例 ...
首先明白這個事干嘛的,在我們做求導的時候,會遇到一種情況,求導函數突然變得特別陡峭,是不是意味着下一步的進行會遠遠高於正常值,這個函數的意義在於,在突然變得陡峭的求導函數中,加上一些判定,如果過於陡峭,就適當減小求導步伐。 tf.clip_by_global_norm(t_list ...
可以讓節點不進行求梯度,從而節省了內存控件,當神經網絡較大且內存不夠用時,就需要讓梯度為False 代碼: x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad ...
1、可以減少內存使用 2、訓練集訓練好模型后,在驗證集這里使用with torch.no_grad(),訓練集則不會計算梯度值,然后並不會改變模型的參數,只是看了訓練的效果。 ...
https://blog.csdn.net/weixin_46559271/article/details/105658654 ...