評估模型性能是機器學習中非常重要的一步，而 Torch 提供了一些方法來評估模型的性能。以下是一些評估模型性能的方法：
使用損失函數（Loss Function）：在訓練模型時，通常會定義一個損失函數來評估模型預測值和真實值之間的差距。在模型訓練完成后，可以計算模型在測試集上的損失值來評估模型性能。
計算準確率（Accuracy）：對于分類模型，可以計算模型在測試集上的準確率來評估模型性能。準確率表示模型正確預測的樣本數量占總樣本數量的比例。
繪制ROC曲線和計算AUC值：對于二分類模型，可以繪制ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）并計算AUC值（Area Under the ROC Curve）來評估模型性能。
計算精確率、召回率和F1值：對于不平衡類別的分類問題，可以計算精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值來評估模型性能。
使用交叉驗證（Cross Validation）：交叉驗證是一種評估模型性能的方法，通過將數據集分成多個子集，在每個子集上訓練模型并在剩余子集上進行評估，最后取平均值作為最終評估結果。
通過以上方法可以綜合評估模型的性能，選擇最適合的評估指標來評估模型的性能。
