在Torch中，圖像風格遷移通常是通過一個預訓練的深度神經網絡來實現的，通常使用VGG網絡。下面是大致的實現步驟：
加載預訓練的VGG網絡，并將其分為兩部分：特征提取部分和分類部分。通常只使用特征提取部分來提取圖像的特征。
定義一個損失函數，這個損失函數由兩部分組成：內容損失和風格損失。內容損失衡量生成圖像和原始圖像之間的內容差異，而風格損失衡量生成圖像和風格圖像之間的風格差異。
定義一個優化器，通常使用隨機梯度下降（SGD）或Adam優化器來最小化損失函數。
在訓練過程中，通過將生成圖像輸入到VGG網絡中，計算內容損失和風格損失，并將二者相加得到總的損失。然后利用優化器來更新生成圖像，使得損失函數逐漸減小。
不斷迭代訓練，直到生成圖像達到滿意的風格遷移效果為止。
需要注意的是，由于圖像風格遷移是一個計算密集型任務，訓練過程通常需要較長的時間。因此，通常會使用GPU來加速訓練過程。
