Torch框架是一個開源的機器學習庫，主要用于構建深度學習模型。它提供了許多功能，包括：
張量操作：Torch提供了強大的張量操作功能，類似于NumPy，可以進行矩陣運算、索引和切片等操作。
自動微分：Torch能夠自動計算張量的導數，這在訓練神經網絡時非常有用。
深度學習模型：Torch提供了各種各樣的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和生成對抗網絡（GAN）等。
模型訓練：Torch提供了用于模型訓練的功能，包括優化器（如隨機梯度下降和Adam優化器）、損失函數（如交叉熵和均方誤差）和學習率調度器等。
模型評估：Torch提供了各種評估指標，如準確率、精確率、召回率和F1分數等，用于評估模型的性能。
數據加載器：Torch提供了用于加載和預處理數據的工具，可以方便地處理常見的數據格式，如圖像、文本和音頻等。
分布式訓練：Torch支持分布式訓練，可以在多個GPU或多臺機器上進行并行訓練。
模型部署：Torch提供了將訓練好的模型部署到生產環境中的功能，可以將模型轉換為C/C++代碼或使用ONNX格式進行導出。
總之，Torch框架提供了豐富的功能和工具，方便用戶進行深度學習模型的構建、訓練和部署。
