Torch提供了許多預訓練的模型，其中一些最受歡迎和常用的包括：
- ResNet：深度殘差網絡，用于圖像分類和目標檢測。
- VGG：深度卷積網絡，用于圖像分類。
- AlexNet：深度卷積網絡，用于圖像分類。
- Inception：多分支卷積網絡，用于圖像分類。
- MobileNet：輕量級卷積網絡，適用于移動設備和嵌入式系統。
- BERT：基于Transformer的預訓練模型，用于自然語言處理任務。
- GPT-2：基于Transformer的預訓練模型，用于自然語言生成任務。
- UNet：用于圖像分割任務的卷積神經網絡。
這些預訓練模型可以通過Torch Hub或其他庫來輕松加載和使用，可以加速模型訓練和提高模型性能。
