Torch中的迁移学习是指利用已经训练好的模型来帮助训练新的模型或解决新的任务。在迁移学习中，通常会使用已经在大规模数据集上预训练好的模型的特征提取器，然后将这些特征提取器连接到一个新的分类器或回归器中，以便在新的任务上进行微调或训练。这种方法可以加快模型训练的速度，提高模型的泛化能力，并且在数据稀缺的情况下也可以取得很好的效果。Torch中提供了一些预训练的模型，如ResNet、VGG等，可以方便地进行迁移学习。