1. gvs = optimizer.compute_gradients(loss) # 计算出梯度和变量值
  2. capped_gvs = [(tf.clip_by_value(grad, -5e+10, 5e+10), var) for grad, var in gvs] # 梯度裁剪
  3. train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs, global_step=global_step) # 梯度下降

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