torch.nn.utils.clip_grad_norm_(net.parameters(), 0.5)

这段代码使用了 PyTorch 中的 `torch.nn.utils.clip_grad_norm_` 函数，它的作用是对网络模型中的梯度进行裁剪。梯度裁剪是为了防止梯度爆炸的一种方法。如果梯度太大，网络参数更新过大，会导致网络无法收敛，甚至出现溢出等问题。因此，我们需要对梯度进行裁剪，使其不超过一个阈值，这个阈值一般称为裁剪范数。在这里，裁剪范数被设置为 0.5。这意味着，如果某个参数的梯度的 L2 范数超过 0.5，那么它将被缩放到该值以下。