在Torch中处理不平衡数据集的方法有以下几种：
使用权重调整：可以通过给不同类别的样本设置不同的权重来调整训练过程中的损失函数，使得模型更关注少数类别。在Torch中，可以使用torch.utils.data.WeightedRandomSampler来创建带有权重的采样器。
过采样/欠采样：可以通过重复少数类别的样本（过采样）或删除多数类别的样本（欠采样）来平衡数据集。Torch提供了一些库，如imbalanced-dataset-sampler，可以方便地实现过采样和欠采样。
使用集成学习：可以使用多个不同的模型进行训练，然后将它们的预测结果进行集成，以平衡数据集。Torch提供了一些集成学习的库，如Adversarial Balanced Sampling，可以帮助实现集成学习。
使用生成对抗网络（GAN）：可以使用GAN网络生成更多的少数类别的样本，从而平衡数据集。Torch中可以使用已有的GAN库，如PyTorch-GAN，来实现这一目的。
以上是一些处理不平衡数据集的方法，可以根据具体情况选择合适的方法来处理不平衡数据集。