【torch检查是检查什么】总结：
“Torch检查”通常指的是使用PyTorch框架进行模型或数据的验证与调试。它主要用于检查张量（Tensor）的形状、数据类型、数值范围等，确保模型运行过程中数据符合预期。
| 检查内容 | 说明 |
| 张量形状 | 检查输入输出的维度是否匹配 |
| 数据类型 | 确保数据类型为float32或int等 |
| 数值范围 | 避免出现异常值或溢出 |
| 是否有梯度 | 检查是否需要计算梯度 |
| 设备一致性 | 确保数据在CPU或GPU上统一 |
通过Torch检查，可以及时发现模型训练中的错误，提高代码稳定性与运行效率。
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