torch.isnan(norm)

`torch.isnan(norm)` 是一个用于检查张量 `norm` 中是否存在 NaN 值的函数。

在深度学习中，NaN（Not a Number）值通常表示非法或无效的计算结果。当进行数值计算时，如果出现无效的操作或结果，例如除以零或对负数取平方根，就会产生 NaN 值。

`torch.isnan(norm)` 返回一个布尔型张量，与输入张量 `norm` 的形状相同。该张量的每个元素为 True 表示对应位置的 `norm` 张量元素是 NaN 值，为 False 表示对应位置的 `norm` 张量元素不是 NaN 值。

该函数可以用于调试和异常处理，帮助我们找到产生 NaN 值的源头。如果发现某个张量中存在 NaN 值，可以通过打印张量或进一步调试来定位问题，并采取相应的处理措施，例如调整模型超参数、使用合适的损失函数或正则化技术等。