pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

坤Hi

于 2022-02-06 23:09:22 发布

阅读量3.5k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习与深度学习入门文章标签：深度学习 pytorch 机器学习

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59634927/article/details/122802893

机器学习与深度学习入门专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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)

评论 1

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

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。