梯度裁剪是一种用于限制神经网络模型中梯度的大小的技术。在训练神经网络时，梯度裁剪可以帮助防止梯度爆炸或梯度消失的问题，从而提高训练的稳定性和收敛速度。
在PyTorch中，可以使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数来对模型的梯度进行裁剪。通过设置一个裁剪阈值，当梯度的范数超过这个阈值时，梯度将被重新缩放，从而确保梯度的大小不会过大。
梯度裁剪的主要作用包括：
总的来说，梯度裁剪可以帮助提高神经网络模型的稳定性和训练效果，特别是在处理长序列数据或深层网络时更为重要。
