梯度裁剪是一種用于限制神經網絡模型中梯度的大小的技術。在訓練神經網絡時，梯度裁剪可以幫助防止梯度爆炸或梯度消失的問題，從而提高訓練的穩定性和收斂速度。
在PyTorch中，可以使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函數來對模型的梯度進行裁剪。通過設置一個裁剪閾值，當梯度的范數超過這個閾值時，梯度將被重新縮放，從而確保梯度的大小不會過大。
梯度裁剪的主要作用包括：
總的來說，梯度裁剪可以幫助提高神經網絡模型的穩定性和訓練效果，特別是在處理長序列數據或深層網絡時更為重要。
