Torch框架是一個深度學習框架，用于構建和訓練神經網絡模型。以下是Torch框架的基本使用方法：
安裝Torch：使用pip命令或conda命令安裝Torch框架。
導入相關庫：在Python代碼中導入torch和其他需要的庫。
構建模型：使用torch.nn模塊中的類來構建神經網絡模型。可以選擇性地定義網絡的層和激活函數等。
定義損失函數：使用torch.nn模塊中的損失函數類來定義模型的損失函數，如交叉熵損失函數。
定義優化器：使用torch.optim模塊中的優化器類來定義模型的優化器，如隨機梯度下降優化器。
訓練模型：使用訓練數據集對模型進行訓練。首先將輸入數據傳遞給模型，然后計算模型的輸出結果和實際標簽之間的損失，最后使用優化器來更新模型的參數。
進行預測：使用訓練好的模型對新的數據進行預測。將輸入數據傳遞給模型，然后獲取模型的輸出結果。
保存和加載模型：使用torch.save()函數保存訓練好的模型，使用torch.load()函數加載已保存的模型。
以上是Torch框架的基本使用方法，可以根據具體需求和任務對模型進行定制和擴展。
