ClipGradByValue

class paddle.nn.ClipGradByValue ( max, min=None ) [源代码]

将输入的多维Tensor

的值限制在 [min, max] 范围。

输入的 Tensor 不是从该类里传入， 而是默认选择优化器中输入的所有参数的梯度。如果某个参数 ParamAttr 中的 need_clip 值被设置为 False ，则该参数的梯度不会被裁剪。

该类需要在初始化 optimizer 时进行设置后才能生效，可参看 optimizer 文档(例如： SGD )。

给定一个 Tensor t ，该操作将它的值压缩到 min 和 max 之间

• 任何小于 min 的值都被设置为 min

• 任何大于 max 的值都被设置为 max

参数:

• max (foat) - 要修剪的最大值。

• min (float，optional) - 要修剪的最小值。如果用户没有设置，将被自动设置为 -max （此时 max 必须大于0）。

代码示例

import paddle
x = paddle.uniform([10, 10], min=-1.0, max=1.0, dtype='float32')
linear = paddle.nn.Linear(in_features=10, out_features=10,
                          weight_attr=paddle.ParamAttr(need_clip=True),
                          bias_attr=paddle.ParamAttr(need_clip=False))
out = linear(x)
loss = paddle.mean(out)
loss.backward()
clip = paddle.nn.ClipGradByValue(min=-1, max=1)
sdg = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.1, parameters=linear.parameters(), grad_clip=clip)
sdg.step()