#supuesto que tenemos una serie de modelos en la lista redes
#Tenemos una funerror que dado una respuesta de la red y la realidad, nos da una medida del coste/error Ejemplo: valor absoluto de la diferencia. Puedes necesitar un reshape_as
for red in redes:
    #te,ts son las entradas,salidas del conjunto que usamos para comparar
    salredes.append(funerror(red(te),ts))
    
#Crea una granmatriz con torch.stack torch.cat (o torch.hstack, torch.vstack). La idea es que cada caso esta en una dimension y el coste/error de cada red en otra (dimredes)

#Saca quien es el de menor error/coste
ermin,quienmin=torch.min(granmatriz, dimredes)

#Mira a ver cuantas veces ha "ganado" cada red
torch.histogram(quienmin.float(), len(redes),range=(-0.5,len(redes)-0.5))