【torch检查】“torch检查”通常指在PyTorch框架中对张量（Tensor）进行的各类检查操作，用于验证数据是否符合预期，确保模型运行的稳定性。以下是对常见torch检查方法的总结：
| 检查类型 | 说明 | 示例代码 |
| 数据类型检查 | 检查张量的数据类型 | `x.dtype` |
| 是否为NaN | 检查是否有缺失值 | `torch.isnan(x).any()` |
| 是否为Inf | 检查是否有无穷大值 | `torch.isinf(x).any()` |
| 非零元素检查 | 检查是否有非零元素 | `torch.any(x != 0)` |
| 尺寸检查 | 检查张量维度是否正确 | `x.size()` |
通过这些检查，可以及时发现数据异常，避免模型训练过程中出现错误。
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