在Torch中，有幾種常見的模型調(diào)試技術(shù)，包括：
打印參數(shù)和梯度：使用torch.nn.Module.parameters()方法可以打印模型的參數(shù)，使用backward()方法可以打印梯度。
使用assert語句檢查輸出：在訓(xùn)練模型時(shí)，可以使用assert語句檢查輸出是否符合預(yù)期，以確保模型正常運(yùn)行。
可視化輸出：使用工具如TensorBoard可以可視化模型的輸出、損失和準(zhǔn)確率等指標(biāo)，幫助調(diào)試模型。
手動(dòng)調(diào)試：在模型的forward()和backward()方法中插入print語句，逐步調(diào)試模型的運(yùn)行過程。
使用集成測試：編寫集成測試來驗(yàn)證模型的整體性能，包括輸入輸出的一致性和模型的準(zhǔn)確率等指標(biāo)。
這些技術(shù)可以幫助開發(fā)者調(diào)試和優(yōu)化Torch模型，確保模型訓(xùn)練和預(yù)測的正確性和穩(wěn)定性。
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