fluid.clip

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ErrorClipByValue

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• class paddle.fluid.clip.ErrorClipByValue(max, min=None)
• 将张量值的范围压缩到 [min, max]。

给定一个张量 t ，该操作将它的值压缩到 min 和 max 之间

• 任何小于min（最小值）的值都被设置为min
• 任何大于max（最大值）的值都被设置为max
• 参数:
• • max (foat) - 要修剪的最大值。
  • min (float) - 要修剪的最小值。如果用户没有设置，将被框架默认设置为 -max代码示例

var = fluid.framework.Variable(..., error_clip=ErrorClipByValue(max=5.0), ...)

GradientClipByGlobalNorm

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• class paddle.fluid.clip.GradientClipByGlobalNorm(clip_norm, group_name='default_group')
• 通过多个张量的范数之和的比率来剪切（clip）多个张量。

给定一个张量列表

和一个剪切比率 clip_norm ，返回一个被剪切的张量列表list_clipped和 中所有张量的全局范数(global_norm)。

剪切过程如下：

其中：

如果

， 中的张量保持不变，否则它们都会按照全局比率缩减。

• 参数:
• • clip_norm (float) - 范数最大值
  • group_name (str, optional) - 剪切的组名代码示例

p_g_clip = fluid.backward.append_backward(loss=avg_cost_clip)
 
with fluid.program_guard(main_program=prog_clip):
     fluid.clip.set_gradient_clip(
                           fluid.clip.GradientClipByGlobalNorm(clip_norm=2.0))
     p_g_clip = fluid.clip.append_gradient_clip_ops(p_g_clip)

GradientClipByNorm

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• class paddle.fluid.clip.GradientClipByNorm(clip_norm)
• 将张量转换为L2范数不超过 clip_norm 的张量

该operator 限制了 输入张量

的L2范数不会超过 。如果 的 L2 范数小于或等于 ,输出和 一样，如果 的L2范数大于 , 将被线性缩放到L2范数等于 ,如以下公式所示:

其中

代表 的 L2 范数

• 参数:
• • clip_norm (float) - 二范数最大值代码示例

w_param_attrs = fluid.ParamAttr(name=None,
                          initializer=fluid.initializer.UniformInitializer(low=-1.0, high=1.0, seed=0),
                          learning_rate=1.0,
                          regularizer=fluid.regularizer.L1Decay(1.0),
                          trainable=True,
                          clip=fluid.clip.GradientClipByNorm(clip_norm=2.0))
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, param_attr=w_param_attrs)

GradientClipByValue

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• class paddle.fluid.clip.GradientClipByValue(max, min=None)
• 将梯度值(gradient values)的范围压缩到 [min, max]。

给定一个张量 t ，该操作将它的值压缩到 min 和 max 之间

• 任何小于最小值的值都被设置为最小值
• 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 framework 设置为 -max 。代码示例

w_param_attrs = fluid.ParamAttr(name=None,
                          initializer=fluid.initializer.UniformInitializer(low=-1.0, high=1.0, seed=0),
                          learning_rate=1.0,
                          regularizer=fluid.regualrizer.L1Decay(1.0),
                          trainable=True,
                          clip=fluid.clip.GradientClipByValue(-1.0, 1.0))
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, param_attr=w_param_attrs)