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