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我就廢話(huà)不多說(shuō)，看例子吧！

import torch.nn as nnoutputs = model(data)loss= loss_fn(outputs, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)optimizer.step()

nn.utils.clip_grad_norm_ 的參數(shù)：

parameters – 一個(gè)基于變量的迭代器，會(huì)進(jìn)行梯度歸一化

max_norm – 梯度的最大范數(shù)

norm_type – 規(guī)定范數(shù)的類(lèi)型，默認(rèn)為L(zhǎng)2

“pytorch梯度剪裁方式是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

新聞名稱(chēng)：pytorch梯度剪裁方式是什么
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