梯度裁剪（Clipping Gradient）：torch.nn.utils.clip_grad_norm

最新推荐文章于 2025-11-25 00:42:24 发布

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#人工智能

这篇博客探讨了梯度裁剪在解决深度学习中梯度消失和爆炸问题的作用。通过设定阈值限制梯度范数，以避免权重更新过大或过小。介绍了PyTorch中的`torch.nn.utils.clip_grad_norm`函数，该函数用于就地裁剪参数的梯度范数，以保持在给定的最大范数之内。

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)

1.（引用：【深度学习】RNN中梯度消失的解决方案（LSTM））

梯度裁剪原理：既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值，如下图所示：

P.S.在原博中，评论中有提到，常用的梯度裁剪的方法是限制上限，针对梯度爆炸不收敛的情况，和作者写的相反。我理解的大概是“梯度裁剪解决的是梯度消失或爆炸的问题，即设定阈值”。

2. 函数定义：裁剪可迭代参数的渐变范数。范数是在所有梯度一起计算的，就好像它们被连接成单个矢量一样。渐变是就地修改的。

Parameters:

- parameters (Iterable[

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梯度裁剪：torch.nn.utils.clip_grad_norm_详解

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

10-08

3190

parameters：需要进行梯度裁剪的参数列表。通常是模型的参数列表，即model.parameters()max_norm：可以理解为梯度（默认是L2 范数）范数的最大阈值norm_type：可以理解为指定范数的类型，比如norm_type=1 表示使用L1 范数，norm_type=2 表示使用L2 范数。这个梯度裁剪函数一般来说只需要调整max_norm和norm_type这两个参数。最后就是对所有的梯度乘以一个clip_coef只解决梯度爆炸问题，不解决梯度消失问题。

详讲torch.nn.utils.clip_grad_norm_

LitraLIN的博客

12-07

5947

Pytorch梯度截断：torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 梯度裁剪：既然在BP过程中会产生梯度消失（即偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值（梯度裁剪解决的是梯度消失或爆炸的问题，即设定阈值），如下图所示： torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) 函数定义：裁剪可迭代参数的渐变范数，范数是在所有梯度一起计算的，就好想

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