我就废话不多说，看例子吧！
import torch.nn as nn outputs = 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