pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

本文介绍了使用PyTorch中的clamp函数进行梯度裁剪,以应对深度学习中常见的过拟合问题和梯度爆炸现象。通过限制梯度的范围,可以在训练过程中保持网络的稳定性,提高模型的泛化能力。测试代码展示了如何在张量a上应用梯度裁剪,将其元素值限定在5到8之间。

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Tensor的裁剪可以防止过拟合的出现,也可以有效处理梯度爆炸与梯度消失

torch中可以利用clamp进行梯度裁剪

A.clamp(a,b)表示将A中的元素裁剪到只剩在a—b范围内,原来小于a的元素将赋值为a,大于b的元素将赋值为b

测试代码:

import torch

a = torch.rand(2, 3) * 10
print(a)
a = a.clamp(5, 8)
print(a)

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