Torch的核心特点包括：
强大的深度学习库：Torch提供了丰富的深度学习工具和库，包括神经网络模型、优化算法、损失函数等，可以帮助用户快速构建和训练深度学习模型。
动态图机制：Torch使用动态计算图，允许用户在模型构建过程中灵活地调整模型结构，可以更加方便地进行实验和调试。
易于使用的接口：Torch提供了简单直观的Python接口，使用户能够轻松地使用Torch进行深度学习任务，无需深入了解底层实现细节。
跨平台支持：Torch支持多种操作系统，包括Linux、Windows和macOS，同时也提供了针对不同硬件平台的加速计算库，如CUDA和OpenCL。
社区支持和丰富的资源：Torch拥有庞大的用户社区和活跃的开发者团队，用户可以从社区中获取各种教程、示例代码和模型库，加速学习和开发过程。
