在Torch中定義并訓練一個神經網絡模型通常需要以下步驟：

1. 定義神經網絡模型結構：首先需要定義神經網絡模型的結構，包括網絡的層數、每一層的神經元數量、激活函數等。可以使用Torch提供的nn.Module類來定義神經網絡模型。

2. 定義損失函數：選擇合適的損失函數用于衡量模型輸出與真實標簽之間的差距。常用的損失函數包括交叉熵損失函數、均方誤差等。

3. 定義優化器：選擇合適的優化器用于更新神經網絡模型參數，常用的優化器包括SGD、Adam等。

4. 訓練模型：使用訓練數據對神經網絡模型進行訓練，通常包括多個epoch，并在每個epoch中對數據進行多次迭代。在每次迭代中，計算模型輸出與真實標簽之間的損失，并使用優化器更新模型參數。

下面是一個簡單的示例代碼，演示了如何在Torch中定義并訓練一個簡單的神經網絡模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義神經網絡模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定義損失函數和優化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 訓練模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在這個示例中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型SimpleNN，包括兩個全連接層和一個ReLU激活函數。然后我們定義了交叉熵損失函數和SGD優化器。最后我們使用一個簡單的循環對模型進行訓練，其中train_loader是用于加載訓練數據的數據加載器。在每一次迭代中，計算模型輸出與真實標簽之間的損失，并使用優化器更新模型參數。