原文:torch.nn.utils.clip_grad_norm_()

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:

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tf.clip_by_global_norm

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 ...

Sat May 05 06:23:00 CST 2018 0 1550
with torch.no_grad()詳解

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 ...

Wed Jul 28 18:07:00 CST 2021 0 1367
with torch.no_grad()用處

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。 ...

Thu Dec 02 22:55:00 CST 2021 0 2372
 
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