PyTorch 截断梯度
引言
在深度学习中，梯度下降是一个常用的优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。然而，当模型架构复杂或者训练数据存在异常值时，梯度可能会变得非常大，导致优化过程失效。为了解决这个问题，我们可以使用梯度截断技术。
在本文中，我们将介绍梯度截断的概念，并展示如何使用 PyTorch 实现梯度截断。
梯度截断简介
梯度截断是一种通过限制梯度的范围来防止其过大或过小的技术。当梯度过大时，优化算法可能会发散，导致模型无法收敛；而梯度过小时，优化算法可能会陷入局部最优解。
梯度截断的基本思想是在梯度更新之前，对梯度进行裁剪，使其保持在一个合理的范围内。这样可以保持梯度的方向，同时限制其幅度，从而提高模型的稳定性和收敛速度。
PyTorch 中的梯度截断
在 PyTorch 中，梯度截断可以通过以下两种方式实现：使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数或自定义裁剪函数。
使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_
PyTorch 提供了一个方便的函数 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ ，用于在优化器的每个更新步骤中对梯度进行截断。
下面是一个示例代码，展示了如何在训练过程中使用 clip_grad_norm_ 函数对梯度进行截断：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义网络模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练过程
for input, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) # 截断梯度
optimizer.step()
在上面的代码中，clip_grad_norm_ 函数接受两个参数：parameters 和 max_norm。parameters 是模型的参数列表，max_norm 是梯度的最大范数。该函数将计算所有参数的梯度的 L2 范数，并将其缩放到 max_norm。
自定义裁剪函数
除了使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数外，我们还可以自定义裁剪函数来实现梯度截断。
下面是一个示例代码，展示了如何自定义裁剪函数来实现梯度截断：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义网络模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 自定义裁剪函数
def clip_gradients(model, max_norm):
total_norm = 0
for p in model.parameters():
if p.grad is not None:
param_norm = p.grad.data.norm(2)
total_norm += param_norm.item() ** 2
total_norm = total_norm ** 0.5
clip_coef = max_norm / (total_norm + 1e-6)
