【torch检查结果对照表】在使用PyTorch进行模型训练或调试时，了解不同检查结果的含义至关重要。以下为常见检查结果及其对应说明：
| 检查结果 | 说明 |
| `torch.tensor` | 创建张量，用于存储数据 |
| `torch.float32` | 数据类型，表示32位浮点数 |
| `torch.device('cuda')` | 表示使用GPU加速计算 |
| `torch.nn.Module` | 神经网络模块基类 |
| `torch.optim.SGD` | 随机梯度下降优化器 |
| `torch.nn.CrossEntropyLoss` | 分类任务常用损失函数 |
| `model.train()` | 设置模型为训练模式 |
| `model.eval()` | 设置模型为评估模式 |
通过理解这些基础检查结果，可以更高效地进行模型开发与调试。建议结合实际代码进行验证，以确保正确使用PyTorch功能。
以上就是【torch检查结果对照表】相关内容，希望对您有所帮助。
