Tensorflow中如何实现梯度裁剪的示例代码？
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本文共计594个文字，预计阅读时间需要3分钟。
TensorFlow中的梯度计算与优化为了解决深度学习中常见的梯度消失（梯度爆炸）问题，TensorFlow提供了多种优化器tf.train.xxxOptimizer，它们都包含两个方法：compute和apply。
compute方法用于计算梯度，apply方法用于应用梯度更新模型参数。
tensorflow中的梯度计算和更新
为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：
- compute_gradients
- apply_gradients
compute_gradients
对于compute_gradients方法，计算var_list中参数的梯度，使得loss变小。默认情况下，var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。
compute_gradients方法返回由多个（gradients， variable）二元组组成的列表。
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TensorFlow中的梯度计算与优化为了解决深度学习中常见的梯度消失（梯度爆炸）问题，TensorFlow提供了多种优化器tf.train.xxxOptimizer，它们都包含两个方法：compute和apply。
compute方法用于计算梯度，apply方法用于应用梯度更新模型参数。
tensorflow中的梯度计算和更新
为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：
- compute_gradients
- apply_gradients
compute_gradients
对于compute_gradients方法，计算var_list中参数的梯度，使得loss变小。默认情况下，var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。
compute_gradients方法返回由多个（gradients， variable）二元组组成的列表。