torch.nn.utils.clip_grad_value_# torch.nn.utils.clip_grad_value_(parameters, clip_value, foreach=None)[source]# 将可迭代参数的梯度裁剪到指定值。 梯度会就地修改。 参数 parameters (Iterable[Tensor] or Tensor) – 将进行梯度归一化的 Tensor 可迭代对象或单个 Tensor clip_value (float) – 梯度的最大允许值。梯度将被裁剪到区间 [-clip_value,clip_value]\left[\text{-clip\_value}, \text{clip\_value}\right][-clip_value,clip_value] foreach (bool, optional) – 使用更快的 foreach 实现。如果为 None，则对 CUDA 和 CPU 原生 Tensor 使用 foreach 实现，并对其他设备类型静默回退到慢速实现。默认为 None
torch.nn.utils.clip_grad_value_# torch.nn.utils.clip_grad_value_(parameters, clip_value, foreach=None)[source]# 将可迭代参数的梯度裁剪到指定值。 梯度会就地修改。 参数 parameters (Iterable[Tensor] or Tensor) – 将进行梯度归一化的 Tensor 可迭代对象或单个 Tensor clip_value (float) – 梯度的最大允许值。梯度将被裁剪到区间 [-clip_value,clip_value]\left[\text{-clip\_value}, \text{clip\_value}\right][-clip_value,clip_value] foreach (bool, optional) – 使用更快的 foreach 实现。如果为 None，则对 CUDA 和 CPU 原生 Tensor 使用 foreach 实现，并对其他设备类型静默回退到慢速实现。默认为 None