在Torch中進行模型融合通常可以通過以下幾種方法實現：
Ensemble方法：將多個獨立訓練的模型結合在一起，通過投票或者平均等方式進行綜合預測。在Torch中可以通過創建一個包含多個模型的集合，并在預測時對每個模型的輸出進行加權或者平均操作來實現模型融合。
Stacking方法：將多個模型的輸出作為特征輸入到一個元模型中進行進一步訓練，從而提高模型的泛化能力。在Torch中可以通過創建一個包含多個模型的集合，并使用這些模型的輸出作為輸入數據來訓練一個新的模型來實現模型融合。
Distillation方法：通過一個大模型（教師模型）生成“軟標簽”，然后用這些軟標簽來訓練一個小模型（學生模型），使學生模型在保留教師模型的知識的同時提高性能。在Torch中可以通過在訓練過程中使用教師模型的輸出作為目標來訓練學生模型來實現模型融合。
這些方法都可以在Torch中靈活地實現，具體的代碼實現取決于具體的模型和任務需求。可以根據具體的情況選擇合適的方法來進行模型融合。
