Torch是一个开源的机器学习框架，可支持多种计算机硬件及操作系统平台。在使用Torch构建模型时，我们需要检查一些关键的因素来确保模型的成功运行。比如，我们需要检查所使用的计算硬件是否与Torch兼容，检查我们所下载的库文件是否正确安装等等。因此，Torch检查的含义是要确保我们能够成功地使用Torch来构建和运行我们的机器学习模型。
在使用Torch时，我们需要执行不同的检查。这些检查可以分为硬件检查和软件检查两种。硬件检查主要是针对所使用的计算设备而言，通过检查计算设备的类型和所需的驱动程序是否已安装来确保我们能够使用Torch。而软件检查则主要是针对Torch的安装环境。在执行软件检查时，我们需要检查Torch的版本是否与所需版本一致，所需的Python库或依赖是否已安装等等。
成功的模型构建需要保证使用的框架能够正确地运行。Torch作为一个开源的机器学习框架，我们需要仔细地检查我们的硬件和软件环境，以确保我们的模型能够成功运行。如果我们在检查过程中发现了问题，我们需要仔细地解决这些问题，以避免在运行模型时出现麻烦。因此，Torch检查的重要性在于保证我们的模型能够以最佳的运行状态表现出来。