在PyTorch中，蒸餾訓練是一種模型訓練技術，旨在通過將一個較大的復雜模型（教師模型）的知識傳遞給一個較小的簡單模型（學生模型）來提高學生模型的性能。通過使用教師模型的預測結果作為目標，學生模型可以學習到教師模型的知識和經驗，從而提高其性能和泛化能力。
蒸餾訓練的主要思想是使用教師模型的軟標簽（即概率分布）來訓練學生模型，而不是使用硬標簽（即單個類別）。這樣可以使學生模型更好地捕捉到類別之間的關系和分布，從而提高其性能。
在PyTorch中，可以使用一些專門的庫和工具來實現蒸餾訓練，例如distiller庫。通過使用這些工具和技術，可以有效地實現蒸餾訓練，并在實際應用中取得更好的性能和效果。
