在Torch中，有几种常见的模型调试技术，包括：
打印参数和梯度：使用torch.nn.Module.parameters()方法可以打印模型的参数，使用backward()方法可以打印梯度。
使用assert语句检查输出：在训练模型时，可以使用assert语句检查输出是否符合预期，以确保模型正常运行。
可视化输出：使用工具如TensorBoard可以可视化模型的输出、损失和准确率等指标，帮助调试模型。
手动调试：在模型的forward()和backward()方法中插入print语句，逐步调试模型的运行过程。
使用集成测试：编写集成测试来验证模型的整体性能，包括输入输出的一致性和模型的准确率等指标。
这些技术可以帮助开发者调试和优化Torch模型，确保模型训练和预测的正确性和稳定性。
