在Torch中进行超参数调优通常分为以下几个步骤：
定义模型和损失函数：首先需要定义模型的结构和损失函数。
定义优化器：选择一种优化算法，如SGD、Adam等，并设置一些超参数，如学习率、动量等。
定义超参数搜索空间：确定需要调优的超参数及其取值范围。
使用GridSearch或RandomSearch等方法进行超参数搜索：在确定了超参数搜索空间后，可以使用GridSearch或RandomSearch等方法对模型进行训练，并根据验证集的表现选择最优的超参数组合。
保存最优超参数组合：将得到的最优超参数组合应用于模型中，并保存模型以备后续使用。
总的来说，超参数调优是一个迭代的过程，需要不断尝试不同的超参数组合，然后根据实验结果选择最优的超参数组合。