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
### PyTorch实现梯度裁剪的方法 在深度学习训练过程中,梯度爆炸是一个常见问题。为了缓解这一问题,PyTorch 提供了两种主要的梯度裁剪方法:按值截断和按范数截断。 #### 按值截断 (Value-based Clipping) 这种方法通过对模型参数的梯度设置一个最大绝对值来进行裁剪。具体来说,如果某个参数的梯度超过了设定的最大值 `value`,则将其调整为该最大值或最小值。此操作可以通过以下函数完成: ```python import torch.nn.utils as utils utils.clip_grad_value_(model.parameters(), clip_value) ``` 上述代码片段中,`model.parameters()` 表示要裁剪的模型参数集合,而 `clip_value` 是指定的最大绝对值[^2]。 #### 按范数截断 (Norm-based Clipping) 另一种常用的方式是基于梯度的整体范数值进行裁剪。这种方式通过计算整个模型参数梯度的 Lp 范数,并根据预设的最大范数值对其进行缩放。其核心逻辑如下: - 首先计算当前梯度的总范数; - 如果总范数超过设定的最大阈值 `max_norm`,则按照比例缩小所有梯度值。 对应的 PyTorch 函数为: ```python utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm, norm_type=2) ``` 其中: - `model.parameters()` 是待裁剪的参数集合, - `max_norm` 是允许的最大梯度范数值, - `norm_type` 定义使用的范数类型,默认为 2(即欧几里得范数)。[^4] #### 使用场景与注意事项 这两种方式的选择取决于具体的任务需求以及数据特性。通常情况下,当梯度分布较为均匀时可以选择按范数裁剪;而在某些极端条件下(如个别参数梯度过大),按值裁剪可能更为有效[^3]。 需要注意的是,无论采用哪种方法,都应在执行反向传播 (`loss.backward()`) 后立即调用这些函数,并在其后再应用优化器更新步骤 (`optimizer.step()`) [^5]。 以下是完整的代码示例展示如何集成梯度裁剪到训练循环中: ```python for data, target in dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() # Apply Gradient Clipping utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) # Example of Norm-based Clipping optimizer.step() ``` 在此例子中展示了如何利用 `clip_grad_norm_` 来控制每轮迭代中的梯度大小,从而避免潜在的梯度爆炸风险。 --- ###
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