【torch检查是什么】“torch检查”通常指在使用PyTorch框架时，对张量（Tensor）进行的检查操作，用于验证张量的形状、数据类型、数值范围等信息，确保模型运行过程中数据正确无误。
以下是对“torch检查”的总结：
| 检查内容 | 说明 |
| 张量形状 | 使用`shape`属性查看张量维度 |
| 数据类型 | 通过`dtype`查看张量的数据类型（如float32、int64） |
| 是否为None | 判断张量是否为空或未初始化 |
| 数值范围 | 使用`min()`和`max()`检查张量数值范围 |
| 是否包含NaN | 用`torch.isnan()`检测是否有无效值 |
通过这些检查，可以及时发现数据异常，提高模型训练的稳定性与准确性。
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