Torch框架主要应用于以下场景：
计算机视觉：Torch在计算机视觉领域广泛应用，特别是在目标检测、图像分割和图像识别等任务上。它提供了一系列用于图像处理和卷积神经网络（CNN）的工具和库。
自然语言处理：Torch在自然语言处理领域也有广泛应用，例如文本分类、机器翻译和语言模型等任务。它提供了用于文本处理和循环神经网络（RNN）的工具和库。
语音识别：Torch在语音识别领域被广泛应用，特别是在声学建模和语音生成等任务上。它提供了用于音频处理和循环神经网络的工具和库。
强化学习：Torch在强化学习领域也有一定的应用，例如使用深度强化学习方法来训练智能体解决各种任务，如游戏玩家和机器人控制等。
推荐系统：Torch在推荐系统领域也有一定的应用，例如使用深度学习模型来构建个性化推荐系统，提供用户定制的推荐服务。
总之，Torch框架可以在各种机器学习和深度学习任务中应用，特别是在计算机视觉、自然语言处理、语音识别和强化学习等领域。
