在Torch中處理不平衡數據集的方法有以下幾種：
使用權重調整：可以通過給不同類別的樣本設置不同的權重來調整訓練過程中的損失函數，使得模型更關注少數類別。在Torch中，可以使用torch.utils.data.WeightedRandomSampler來創建帶有權重的采樣器。
過采樣/欠采樣：可以通過重復少數類別的樣本（過采樣）或刪除多數類別的樣本（欠采樣）來平衡數據集。Torch提供了一些庫，如imbalanced-dataset-sampler，可以方便地實現過采樣和欠采樣。
使用集成學習：可以使用多個不同的模型進行訓練，然后將它們的預測結果進行集成，以平衡數據集。Torch提供了一些集成學習的庫，如Adversarial Balanced Sampling，可以幫助實現集成學習。
使用生成對抗網絡（GAN）：可以使用GAN網絡生成更多的少數類別的樣本，從而平衡數據集。Torch中可以使用已有的GAN庫，如PyTorch-GAN，來實現這一目的。
以上是一些處理不平衡數據集的方法，可以根據具體情況選擇合適的方法來處理不平衡數據集。
