將TensorFlow張量值剪輯到最大 L2-norm

tf.clip_by_norm

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

定義在：tensorflow/python/ops/clip_ops.py.

參見指南：Training函數(shù)>梯度剪輯

將張量值剪輯到最大 L2-norm.

給定一個(gè)張量 t 和一個(gè)最大的剪輯值 clip_norm,此操作使 t 的 L2-norm 小于或等于 clip_norm,沿軸給定的維度.具體地說, 在所有維度都用于計(jì)算的默認(rèn)情況下, 如果 t 的 L2-norm 已小于或等于 clip_norm,則 t 不會(huì)被修改.如果 L2-norm 大于 clip_norm,則此操作將返回與 t 相同的類型和形狀的張量,其值設(shè)置為:

t * clip_norm / l2norm(t)

在這種情況下,輸出張量的 L2-norm 為 clip_norm.

作為另一個(gè)例子, 如果 t 是矩陣和軸 = = [1], 如果坐標(biāo)軸 == [0], 則輸出的每一列將被修剪.
此操作通常用于在使用優(yōu)化程序之前對(duì)其進(jìn)行梯度剪輯.

ARGS：

• t：張量.
• clip_norm：一個(gè)0維 (標(biāo)量) 張量 > 0,是最大剪輯值.
• axes：包含用于計(jì)算 L2-norm 的維度的 int32 型的1維 (矢量) 張量.如果沒有 (默認(rèn)值), 則使用所有維度.
• name：操作的名稱(可選).

返回：

一個(gè)剪輯張量.