​Torch框架的功能有哪些

Torch框架是一个开源的机器学习库，主要用于构建深度学习模型。它提供了许多功能，包括：

1. 张量操作：Torch提供了强大的张量操作功能，类似于NumPy，可以进行矩阵运算、索引和切片等操作。

2. 自动微分：Torch能够自动计算张量的导数，这在训练神经网络时非常有用。

3. 深度学习模型：Torch提供了各种各样的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

4. 模型训练：Torch提供了用于模型训练的功能，包括优化器（如随机梯度下降和Adam优化器）、损失函数（如交叉熵和均方误差）和学习率调度器等。

5. 模型评估：Torch提供了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数等，用于评估模型的性能。

6. 数据加载器：Torch提供了用于加载和预处理数据的工具，可以方便地处理常见的数据格式，如图像、文本和音频等。

7. 分布式训练：Torch支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行并行训练。

8. 模型部署：Torch提供了将训练好的模型部署到生产环境中的功能，可以将模型转换为C/C++代码或使用ONNX格式进行导出。

总之，Torch框架提供了丰富的功能和工具，方便用户进行深度学习模型的构建、训练和部署。