torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), CFG.max_grad_norm)

这是一个使用 PyTorch 框架的函数，用于对模型的梯度进行裁剪，以避免梯度爆炸的问题。具体来说，它会计算所有参数梯度的范数，并将其裁剪到一个最大值，如果梯度的范数超过了这个最大值，就按比例缩放梯度，使得它们的范数不超过这个最大值。这个函数的第一个参数是模型的参数，第二个参数是最大的梯度范数。这个函数在训练深度神经网络时非常有用，因为在反向传播过程中，梯度可能会变得非常大，导致模型无法收敛。通过裁剪梯度，可以使得模型的训练更加稳定和可靠。