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文件大小: 33kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
详细说明：我就废话不多说，看例子吧！
import torch.nn as nn
outputs = 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_ 的参数：
parameters – 一个基于变量的迭代器，会进行梯度归一化
max_norm – 梯度的最大范数
n
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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