Python - tensorflow.clip_by_norm()

简介

tensorflow.clip_by_norm() 是 Tensorflow 库中的一个函数，用于通过将输入张量中的每个元素缩放到指定范数来削减梯度的幅度。

用法

tf.clip_by_norm(t, clip_norm, axes=None, name=None)

参数

• t：输入张量。
• clip_norm：指定的范数，应为正浮点数。
• axes：计算范数所采用的轴。如果 None，则使用所有轴。
• name：操作的名称（可选）。

返回值

经过范数削减后的张量。

示例

import tensorflow as tf

x = tf.constant([3.0, 4.0])
y = tf.clip_by_norm(x, 1.0)
sess = tf.Session()
print(sess.run(y))

运行结果为：

array([0.6, 0.8], dtype=float32)

在上述示例中，张量 x 的范数为 5，而 clip_norm 设置为 1，因此张量被缩放为 [0.6, 0.8]，其范数为 1。

总结

tensorflow.clip_by_norm() 可以使输入张量中的每个元素缩放到指定范数，从而缩小梯度的幅度，防止过度拟合等问题。它是深度学习中非常有用的函数之一。