在Torch中进行模型融合通常可以通过以下几种方法实现：
Ensemble方法：将多个独立训练的模型结合在一起，通过投票或者平均等方式进行综合预测。在Torch中可以通过创建一个包含多个模型的集合，并在预测时对每个模型的输出进行加权或者平均操作来实现模型融合。
Stacking方法：将多个模型的输出作为特征输入到一个元模型中进行进一步训练，从而提高模型的泛化能力。在Torch中可以通过创建一个包含多个模型的集合，并使用这些模型的输出作为输入数据来训练一个新的模型来实现模型融合。
Distillation方法：通过一个大模型（教师模型）生成“软标签”，然后用这些软标签来训练一个小模型（学生模型），使学生模型在保留教师模型的知识的同时提高性能。在Torch中可以通过在训练过程中使用教师模型的输出作为目标来训练学生模型来实现模型融合。
这些方法都可以在Torch中灵活地实现，具体的代码实现取决于具体的模型和任务需求。可以根据具体的情况选择合适的方法来进行模型融合。
