在Torch中进行模型Fine-tuning的步骤如下：
加载预训练模型：首先，加载一个预训练的模型，例如在Torch中可以使用torchvision.models模块提供的预训练模型，如ResNet、VGG等。
修改模型结构：根据需要，可以修改预训练模型的结构，例如修改最后的全连接层或者添加新的层。
冻结预训练层：一般来说，在Fine-tuning过程中，我们会冻结预训练模型的前几层，只对新增加的层进行训练，以避免丢失预训练模型学到的特征。
定义损失函数和优化器：定义适合任务的损失函数和优化器，如交叉熵损失函数和SGD优化器。
训练模型：将数据输入模型中，进行多轮迭代的训练，直到模型收敛。
评估模型：使用验证集对Fine-tuned模型进行评估，评估模型的性能。
模型保存：保存Fine-tuned后的模型，以备将来使用。
以上就是在Torch中进行模型Fine-tuning的简要步骤，具体的实现可以根据具体的任务和数据集进行调整。
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