clip_by_norm and clip_by_global_norm

最新推荐文章于 2022-04-18 21:20:05 发布
转载 最新推荐文章于 2022-04-18 21:20:05 发布 · 359 阅读 · 0

该博客是TensorFlow教程，主要围绕梯度爆炸与梯度裁剪展开，为学习TensorFlow相关知识提供指导。
部署运行你感兴趣的模型镜像

TensorFlow教程——梯度爆炸与梯度裁剪

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

hellocsz
关注
tf.clip_by_global_norm理解
allein_STR的博客
11-14 341
Gradient Clipping的引入是为了处理gradient explosion或者gradients vanishing的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致loss divergence。Gradient Clipping的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。 具体的细节是 １．在solver中先设置一个clip_gradient ２．在前向传播与反向传...
tf.clip_by_global_norm详解
若初雪舞的博客
02-07 2922
我的代码是：grads, _ = tf.clip_by_global_norm ( tf.gradients(self.cost, self.tvars ) , config.max_grad_norm ) Gradient Clipping的引入是为了处理梯度爆炸的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致“损失散度”。Gradient Clipping的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。 主要过程： （1）先设置一个clip_gradient（clip_norm或max_.
tf.clip_by_norm和tf.clip_by_global_norm区别
lichaobxd的博客
09-16 1360
1.tf.clip_by_norm clip_by_norm(t, clip_norm, axes=None, name=None) t: 输入tensor，也可以是list clip_norm: 一个具体的数，如果l2norm(t) ≤ clip_norm， 则t不变化；否则t=t∗clip_norm / l2norm(t) axes：指定计算l2norm的维度，如果不指定，利用t中所有元素计算l2norm，对于一维tensor没有影响，对于二维tensor会有影响 让我们看一个具体的例子： 对
Clip_by_norm 函数理解
hellocsz的博客
05-15 1199
1. 梯度裁剪场景 先看示例： optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate) gradients, v = zip(*optimizer.compute_gradients(self.pretrain_loss)) gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(gradients, self.grad...
tf.clip_by_global_norm使用解析
a1227605575的博客
03-19 2198
找了好几篇觉得都写得或者说翻译得不能让我很好地理解，所以自己找来官方文档翻译并记录了一下，以便以后自己查阅 官方文档可见这里，可能需要梯子 说明：该API在v1、v2的Tensoflow中用法一致 接下来进入正文。 作用：简单来说，就是利用梯度裁剪的方式避免梯度爆炸，“梯度爆炸”自己可查阅相关资料理解。 原型 tf.clip_by_global_norm( t_list, ...
梯度裁剪tf.clip_by_norm and tf.clip_by_global_norm
sinat_36618660的博客
08-16 1600
(一)、为什么要进行梯度裁剪? 防止训练过程中,梯度回传的时候，梯度过大,导致模型振荡，不稳定,难以训练,即传说中的防止梯度爆炸。 (二)、什么是范数? 范数(norm)是数学中的一种基本概念，最常用的就是p-范数. 假设一个向量为: 1-范数: 2-范数: 在梯度裁剪的条件判断过程中,仅仅是向量变成关于梯度的向量,或者使用所有梯度的向量而已 (三)、tensorflow实现的梯度裁剪两个...
import tensorflow as tf value = tf.clip_by_value norm = tf.clip_by_norm average_norm = tf.clip_by_average_norm global_norm = tf.clip_by_global_norm clip.py的内容如上，请帮我解决报错File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/patchfusion/lib/python3.8/site-packages/estimator/clips.py", line 5, in <module> average_norm = tf.clip_by_average_norm AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'clip_by_average_norm'
最新发布
03-08
2. 如果该函数在2.x中被移除，可能需要寻找替代方法，比如使用其他梯度裁剪函数，如tf.clip_by_norm或tf.clip_by_global_norm，并调整参数以适应average norm的情况。 3. 用户可能需要更新代码，遵循TensorFlow 2.x...
#import tensorflow as tf value = tf.clip_by_value norm = tf.clip_by_norm average_norm = tf.clip_by_average_norm global_norm = tf.clip_by_global_norm clips.py的内容如上，报错为File "/home/yq/anaconda3/envs/patchfusion/lib/python3.8/site-packages/estimator/clips.py", line 5, in <module> average_norm = tf.clip_by_average_norm AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'clip_by_average_norm' ，请帮我解决问题
03-08
比如正确的函数名是不是clip_by_global_norm或者clip_by_norm？或者这个函数是否存在于特定的模块下，比如tf.clip_by_average_norm可能不存在，而正确的路径是tf.keras.optimizers下的某个方法？ 接下来，考虑用户...
tf. clip_by_global_norm
张帅的博客
05-25 2895
下面这两篇博客就这个问题讲的很详细： https://blog.youkuaiyun.com/u010814042/article/details/76154391 https://blog.youkuaiyun.com/u013713117/article/details/56281715 下面的代码是双向lstm+crf计算损失的部分，但是思路是通用的。 with tf.variable_scope('crf...
转载！tf.clip_by_global_norm理解
加勒比海鲜王
11-08 745
http://blog.youkuaiyun.com/u013713117/article/details/56281715
tf.clip_by_global_norm函数解析
github_39605284的博客
08-24 377
#coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np def test_clip_by_global_norm(): x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] r, use_norm = tf.clip_by_global_norm(x, 10) print(r,use_norm) #--------use_norm---------- x_l2 = np.ar
tensorflow clip_by_norm函数理解
热门推荐
逍遥游
03-28 2万+
clip_by_norm这里的clip_by_norm是指对梯度进行裁剪，通过控制梯度的最大范式，防止梯度爆炸的问题，是一种比较常用的梯度规约的方式。tensorflow中的clip_by_norm示例optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate, beta1=0.5) grads = optimizer.compute_gradients(cos
TensorFlow—计算梯度与控制梯度 : tf.gradients和compute_gradients和apply_gradients和clip_by_global_norm控制梯度
xinjieyuan的博客
12-25 6750
TensorFlow的梯度 我们知道训练神经网络有一个很重要的就是反向传播更新参数，如果没有经历过2015-2017年的神经网络的研究生，这一步听陌生的，但是不重要，我们知道TensorFlow给我们API怎么用就行了。 对于反向传播这一步，我们常见的代码是如下： # 损失计算,也就是优化对象 loss = tf.nn.............. # 反向传播 # 定义优化器,学习率定义1.0 ...
tf.clip_by_norm 梯度裁剪
weixin_43312083的博客
11-11 171
https://blog.youkuaiyun.com/wn87947/article/details/82345537
tf.clip_by_global_norm的理解
ningyanggege的博客
06-14 1353
help(tf.clip_by_global_norm) Help on function clip_by_global_norm in module tensorflow.python.ops.clip_ops: clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None) Clips values of mul...
TensorFlow2-高阶操作（六）：张量限幅【根据值：clip_by_value、relu】【根据范数：clip_by_norm（可指定轴）、clip_by_global_norm（全局）】
u013250861的博客
04-18 857
一、clip_by_value、relu：根据值进行限幅 1、clip_by_value 根据值进行限幅 tf.maximum(tensor, thread)：下限幅，值必须大于阈值 if data < thread， data = thread tf.minimum(tensor, thread)：上限幅，值必须小于阈值 if data > thread， data = thread tf.clip_by_value(tensor, down_thread, up_thread)：值必须在阈
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值