pytorch 学习 |梯度截断 gradient clip 的简单实现

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于 2019-06-07 20:25:57 发布 · 2w 阅读

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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：

加载训练数据和标签
模型输入输出
计算loss函数值
loss 反向传播
梯度截断
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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