PyTorch是一个包含自动求导系统的深度学习框架，常用于构建和训练神经网络。在使用PyTorch进行训练或推断时，遇到AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)’ failed. 的错误信息，这个错误通常表示某些张量或数据中存在NaN或Inf这类无穷或非数值的情况，从而导致程序运行出现错误。
出现该错误的原因可能包括以下几种：
- 程序输入数据或文件中存在无穷或非数值的情况
- 模型参数或学习率超出了数值范围（比如取了NaN或Inf值）
- 在计算过程中，某些数值运算导致出现NaN或Inf
解决该错误的具体步骤如下：
- 首先检查程序输入数据或文件，以查找是否存在NaN或inf值，并尝试将其改为合理的数值。
- 使用断言和日志等方式在代码中增加数值的约束条件，确保模型参数和学习率不会取NaN或Inf值。
- 在代码中添加数值运算过程中的容错处理，避免在计算中出现NaN或Inf。
在实际操作中，如果您已经按照上述方法处理数据和代码，但仍然无法解决此问题，那么您可以尝试使用PyTorch的调试工具（如PyTorch的autograd.gradcheck()和autograd.Function的hook()等）排查出问题所在，并进行相应的修正。
总之，在使用PyTorch进行训练或推断时，遇到AssertionError: Assertion `thrust::isnan(value)’ failed. 的错误信息时，我们应该从数据和代码两个方面入手，尽可能地减少NaN或Inf的出现，并根据具体情况适当增加代码容错处理和调试工具的使用，以及及时维护和更新代码。