在PyTorch中，蒸馏训练是一种模型训练技术，旨在通过将一个较大的复杂模型（教师模型）的知识传递给一个较小的简单模型（学生模型）来提高学生模型的性能。通过使用教师模型的预测结果作为目标，学生模型可以学习到教师模型的知识和经验，从而提高其性能和泛化能力。
蒸馏训练的主要思想是使用教师模型的软标签（即概率分布）来训练学生模型，而不是使用硬标签（即单个类别）。这样可以使学生模型更好地捕捉到类别之间的关系和分布，从而提高其性能。
在PyTorch中，可以使用一些专门的库和工具来实现蒸馏训练，例如distiller库。通过使用这些工具和技术，可以有效地实现蒸馏训练，并在实际应用中取得更好的性能和效果。
