【什么是torch检查】“torch检查”通常是指在使用PyTorch框架时，对张量（Tensor）进行的检查操作，用于验证张量的数据类型、形状、是否包含NaN或无穷大等。这种检查有助于及时发现模型训练中的异常情况。
| 检查类型 | 说明 |
| `torch.is_tensor()` | 判断是否为PyTorch张量 |
| `torch.isfinite()` | 检查张量中是否有无穷或NaN值 |
| `tensor.shape` | 查看张量的维度信息 |
| `tensor.dtype` | 查看张量的数据类型 |
| `tensor.device` | 查看张量所在的设备（CPU/GPU） |
通过这些检查，开发者可以更高效地调试代码，确保数据正确无误，提升模型训练的稳定性与准确性。
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