梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。按照梯度的绝对值进行裁剪，即如果梯度的绝对值超过了一个阈值，就将其设置为该阈值的符号乘以该阈值。按照梯度的范数进行裁剪，即如果梯度的范数超过了一个阈值，就将其按比例缩小，使其范数等于该阈值。例如，如果阈值为1，那么梯度的范数就是1。在PyTorch中，可以使用和这两个函数来实现梯度裁剪，它们都是在梯度计算完成后，更新权重之前调用的。