在Torch中，数据加载和处理技术主要包括以下几种方法：
DataLoader：Torch提供了DataLoader类来加载数据集，可以利用DataLoader来对数据集进行批量处理和迭代访问。
Dataset：Torch中的Dataset类用于表示数据集，用户可以自定义Dataset类来加载自定义的数据集。
Transform：Transform类用于数据的预处理和数据增强操作，用户可以定义自己的Transform类来对数据进行预处理。
Data Augmentation：Torch提供了丰富的数据增强操作，如随机裁剪、随机翻转、随机旋转等，用户可以利用这些操作来增加数据集的多样性。
Data Normalization：数据标准化是数据处理中的重要步骤，Torch提供了各种数据标准化的方法，如均值方差标准化、最小最大值标准化等。
Data Loading Speedup：为了提高数据加载速度，Torch还提供了一些加速数据加载的技术，如多线程加载、数据缓存等。
通过以上方法，用户可以灵活地加载和处理数据集，为模型训练和评估提供了便利。
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保存模型：
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 加载...
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