36、深度学习中的梯度裁剪与循环神经网络

深度学习中的梯度裁剪与循环神经网络

1. 梯度裁剪

在深度学习训练过程中，梯度可能会出现消失或爆炸的问题。为了解决梯度爆炸问题，我们可以使用梯度裁剪技术。

首先，我们需要重置模型的参数：

import torch

# 重置参数
torch.manual_seed(42)
with torch.no_grad():
    model.apply(weights_init)

接下来，我们使用 set_clip_backprop() 方法在反向传播过程中使用钩子（hooks）来裁剪梯度：

# 模型训练
sbs_reg_clip_hook = StepByStep(model, loss_fn, optimizer)
sbs_reg_clip_hook.set_loaders(train_loader)
sbs_reg_clip_hook.set_clip_backprop(1.0)
sbs_reg_clip_hook.capture_gradients(['fc1'])
sbs_reg_clip_hook.train(10)
sbs_reg_clip_hook.remove_clip()
sbs_reg_clip_hook.remove_hooks()
fig = sbs_reg_clip_hook.plot_losses()

通过比较不同梯度裁剪方法在整个训练循环中计算得到的梯度分布，我们发现不同方法之间存在显著差异。在一种方法中，梯