Torch提供了许多预训练的模型，其中一些最受欢迎和常用的包括：
ResNet：深度残差网络，用于图像分类和目标检测。VGG：深度卷积网络，用于图像分类。AlexNet：深度卷积网络，用于图像分类。Inception：多分支卷积网络，用于图像分类。MobileNet：轻量级卷积网络，适用于移动设备和嵌入式系统。BERT：基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。GPT-2：基于Transformer的预训练模型，用于自然语言生成任务。UNet：用于图像分割任务的卷积神经网络。这些预训练模型可以通过Torch Hub或其他库来轻松加载和使用，可以加速模型训练和提高模型性能。
