torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数是用来对模型的梯度进行裁剪的。在深度学习中，经常会使用梯度下降算法来更新模型的参数，以最小化损失函数。然而，在训练过程中，梯度可能会变得非常大，这可能导致训练不稳定甚至梯度爆炸的情况。
裁剪梯度的作用是限制梯度的大小，防止它们变得过大。裁剪梯度的常见方式是通过计算梯度的范数（即梯度向量的长度），如果梯度的范数超过了设定的阈值，则对梯度向量进行缩放，使其范数等于阈值。
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) 对模型的参数的梯度进行裁剪，限制其范数为1.0。这有助于防止梯度爆炸，提高训练的稳定性
深层神经网络 中常用，避免梯度爆炸
