Torch框架是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。以下是Torch框架的基本使用方法：
安装Torch：使用pip命令或conda命令安装Torch框架。
导入相关库：在Python代码中导入torch和其他需要的库。
构建模型：使用torch.nn模块中的类来构建神经网络模型。可以选择性地定义网络的层和激活函数等。
定义损失函数：使用torch.nn模块中的损失函数类来定义模型的损失函数，如交叉熵损失函数。
定义优化器：使用torch.optim模块中的优化器类来定义模型的优化器，如随机梯度下降优化器。
训练模型：使用训练数据集对模型进行训练。首先将输入数据传递给模型，然后计算模型的输出结果和实际标签之间的损失，最后使用优化器来更新模型的参数。
进行预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测。将输入数据传递给模型，然后获取模型的输出结果。
保存和加载模型：使用torch.save()函数保存训练好的模型，使用torch.load()函数加载已保存的模型。
以上是Torch框架的基本使用方法，可以根据具体需求和任务对模型进行定制和扩展。