在Torch中，图像分类任务通常通过使用卷积神经网络（CNN）来实现。以下是一个简单的步骤：
数据加载：首先，需要准备训练和测试数据集。可以使用Torch中的数据集加载器来加载图像数据集，如torchvision.datasets.ImageFolder或torchvision.datasets.CIFAR10等。
数据预处理：在加载数据集后，需要进行数据预处理，包括图像大小调整、归一化、数据增强等。可以使用torchvision.transforms对图像进行处理。
网络设计：设计一个卷积神经网络模型来进行图像分类。可以使用torch.nn模块来构建网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
损失函数和优化器：选择合适的损失函数和优化器来训练模型。常用的损失函数包括交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）或Adam等。
模型训练：使用训练数据集对模型进行训练。可以使用torch.optim模块中的优化器来更新模型参数，计算损失函数，并进行反向传播更新梯度。
模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估。可以计算模型在测试集上的准确率或其他指标来评估模型性能。
模型调优：根据评估结果对模型进行调优，如调整网络结构、调整超参数等，以提高模型性能。
通过以上步骤，可以在Torch中实现图像分类任务。值得注意的是，Torch还提供了一些预训练的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG、AlexNet等，可以直接在这些模型的基础上进行迁移学习，加快模型训练过程。