分类：梯度裁剪

2021
07-17

tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作

1.tensorflow中梯度求解的几种方式1.1tf.gradientstf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None,unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE)计算ys关于xs的梯度，tf.gradients返回的结果是一个长度为len(xs)的tensor列表list，例如tf.gradients(y,[x1,x2,x3]返回[... 继续阅读 >

2021
07-09

PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作

近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况，需要中断重新训练，会很麻烦。因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制，修改之后，不再出现loss为nan的情况。PyTorch中采用torch.nn.utils.clip_grad_norm_来实现梯度裁剪，链接如下：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/utils/clip_grad.html训练代码使用示例如下：fromtorch.nn.utilsimportclip_grad_norm_outputs=mode... 继续阅读 >

2020
09-24

Tensorflow之梯度裁剪的实现示例

tensorflow中的梯度计算和更新为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradientexplosion）和梯度爆炸（gradientsvanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：compute_gradientsapply_gradientscompute_gradients对于compute_gradients方法，计算var_list中参数的梯度，使得loss变小。默认情况下，var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。compute_gradients方法返回由多个（gr... 继续阅读 >