在Torch中進行圖像分類任務通常涉及以下步驟：

1. 準備數據集：首先，需要準備包含訓練和測試圖像的數據集。可以使用Torch的image庫來加載和處理圖像數據。

2. 定義模型架構：接下來，需要定義一個適合圖像分類任務的模型架構。可以使用Torch提供的預訓練模型，如VGG、ResNet、DenseNet等，也可以自定義模型架構。

3. 定義損失函數：為了訓練模型，需要定義一個損失函數來衡量模型預測與真實標簽之間的差異。常用的損失函數包括交叉熵損失函數。

4. 訓練模型：使用訓練集對模型進行訓練。可以使用Torch提供的nn模塊來構建模型，并使用optim模塊來定義優化器進行參數更新。

5. 評估模型性能：使用測試集對訓練好的模型進行評估，計算模型在測試集上的準確率等性能指標。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在Torch中進行圖像分類任務：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import models, datasets, transforms

# 準備數據集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

train_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

test_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/test/dataset', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定義模型架構
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(train_dataset.classes))

# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 訓練模型
model.train()
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 評估模型性能
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Test accuracy: {} %'.format(100 * correct / total))

在這個示例中，我們使用了預訓練的ResNet-18模型進行圖像分類任務，使用ImageNet數據集進行預訓練。我們定義了一個簡單的訓練循環來訓練模型，并在測試集上評估模型性能。最后，我們輸出了模型在測試集上的準確率。