Torch 是一個深度學習框架，而傳統機器學習算法通常指的是一些經典的監督學習算法，比如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等。以下是 Torch 和傳統機器學習算法的比較：
復雜度：Torch 是一個深度學習框架，可以處理大規模的數據和復雜的模型。傳統機器學習算法通常適用于小規模數據和簡單的模型。
靈活性：Torch 提供了更多的靈活性，可以構建各種類型的神經網絡模型。傳統機器學習算法通常受限于特定模型的假設。
自動化：Torch 提供了自動微分功能，可以自動計算梯度，簡化了模型訓練過程。傳統機器學習算法通常需要手動調整超參數和優化算法。
計算效率：Torch 基于 GPU 運行速度更快，能夠處理更大規模的數據。傳統機器學習算法通常在 CPU 上運行，速度較慢。
總的來說，Torch 更適合處理大規模數據和復雜模型，而傳統機器學習算法更適合簡單模型和小規模數據。在實際應用中，可以根據任務的復雜度和數據規模選擇合適的算法進行建模。
