torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)

`torch.nn.utils.clip_grad_norm_`函数用于对模型的梯度进行归一化处理。它的作用是限制梯度的范数，防止梯度爆炸的问题。该函数的参数包括`parameters`和`max_norm`。

`parameters`是一个基于变量的迭代器，它包含了模型的所有参数。`clip_grad_norm_`函数会计算所有参数的梯度的范数，并将其限制在`max_norm`的范围内。

`max_norm`是梯度的最大范数。如果某个参数的梯度的范数超过了`max_norm`，那么该参数的梯度将被重新缩放，使其范数不超过`max_norm`。

下面是一个示例代码，演示了如何使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_`函数对模型的梯度进行归一化处理：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = Model()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 前向传播和反向传播
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1, 1)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()

# 对梯度进行归一化处理
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)

# 更新模型参数
optimizer.step()

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的线性模型，并定义了损失函数和优化器。然后进行了一次前向传播和反向传播，计算了梯度。接着使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_`函数对梯度进行归一化处理，最后通过调用`optimizer.step()`来更新模型参数。