from torch.nn.utils import clip_grad_norm_

`clip_grad_norm_`函数是PyTorch中用于梯度裁剪的函数，它可以用来避免梯度爆炸的问题。梯度爆炸是指在深度学习模型训练过程中，梯度值变得非常大，导致模型参数更新过于剧烈，无法正常收敛。这个函数可以将所有参数的梯度的范数裁剪到一个给定的阈值以内，从而避免梯度爆炸问题。具体来说，它会计算所有参数的梯度的范数，并将其裁剪到指定的最大范数。如果梯度的范数小于等于最大范数，则不会对梯度进行任何操作。如果梯度的范数大于最大范数，则将所有梯度乘以一个缩放因子，使得梯度的范数减小到最大范数以下。这样可以有效地控制梯度大小，避免梯度爆炸问题。