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我就废话不多说，看例子吧！

import torch.nn as nnoutputs = model(data)loss= loss_fn(outputs, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)optimizer.step()

nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数：

parameters – 一个基于变量的迭代器，会进行梯度归一化

max_norm – 梯度的最大范数

norm_type – 规定范数的类型，默认为L2

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