Python - tensorflow.clip_by_global_norm()

介绍

tensorflow.clip_by_global_norm()是一个用于对梯度进行截断的函数，它会按照给定的最大范数对梯度进行裁剪，以控制梯度的大小。该函数的主要作用是防止梯度爆炸。

语法

tf.clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None)

参数说明

• t_list：Tensor 列表，梯度张量列表。
• clip_norm：一个float，指定允许的最大范数。
• use_norm：可选参数，一个float，如果指定了，则在计算全局范数时使用。如果没有指定，则 t_list 中的张量将被视为单个张量并计算范数。
• name：可选参数，用于命名操作的可选名称。

返回值

list(clip_grads, global_norm)

• clip_grads：一个与t_list具有相同形状的张量的列表，被裁剪的t梯度列表。
• global_norm：一个标量张量，代表t_list的全局范数。

代码示例

import tensorflow as tf

# 声明变量和 Cost
W = tf.Variable(tf.random_normal([3, 2]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([2]), name='b')
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3], name='x')
y = tf.matmul(x, W) + b
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [1, 2], name='y_true')
cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_true))

# 计算梯度
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cost)

# 使用clip_by_global_norm裁剪梯度
clipped_grads_and_vars, global_norm = tf.clip_by_global_norm(grads_and_vars, clip_norm=3.0)

# 应用裁剪后的梯度
apply_grad = optimizer.apply_gradients(clipped_grads_and_vars)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 运行会话并应用梯度下降
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        _, cost_value = sess.run([apply_grad, cost], feed_dict={x: [[1, 2, 3]], y_true: [[4, 5]]})
        print('Cost:', cost_value)

该示例使用梯度下降法优化成本函数，并使用 tf.clip_by_global_norm() 对梯度进行裁剪，以确保梯度不会太大。使用 tf.clip_by_global_norm() 裁剪梯度后，应用裁剪梯度并训练模型。