pytorch 学习 |梯度截断 gradient clip 的简单实现

在深度学习模型训练中,为防止梯度爆炸导致训练失败,可以采用梯度截断策略。该策略通过在反向传播后限制梯度值在特定区间内,确保优化过程稳定。在PyTorch中,使用clamp_函数能轻松实现这一操作,将梯度约束于[-grad_clip, grad_clip]之间,超出范围的部分会被裁剪。" 126724385,9394689,互融云供应链金融系统:整合数据,赋能产业链,"['金融', '供应链管理', '金融科技', '数据集成', '风险管理']

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在训练模型的过程中,我们有可能发生梯度爆炸的情况,这样会导致我们模型训练的失败。
我们可以采取一个简单的策略来避免梯度的爆炸,那就是梯度截断Clip, 将梯度约束在某一个区间之内,在训练的过程中,在优化器更新之前进行梯度截断操作。
整个流程简单总结如下:

  1. 加载训练数据和标签
  2. 模型输入输出
  3. 计算loss函数值
  4. loss 反向传播
  5. 梯度截断
  6. 优化器更新梯度参数

pytorch 代码如下:

def clip_gradient(optimizer, grad_clip):
    """
    Clips gradients computed during backpropagation to avoid explosion of gradients.

    :param optimizer: optimizer with the gradients to be clipped
    :param grad_clip: clip value
    """
    for group in
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