在Torch中進行模型Fine-tuning的步驟如下：
加載預訓練模型：首先，加載一個預訓練的模型，例如在Torch中可以使用torchvision.models模塊提供的預訓練模型，如ResNet、VGG等。
修改模型結構：根據需要，可以修改預訓練模型的結構，例如修改最后的全連接層或者添加新的層。
凍結預訓練層：一般來說，在Fine-tuning過程中，我們會凍結預訓練模型的前幾層，只對新增加的層進行訓練，以避免丟失預訓練模型學到的特征。
定義損失函數和優(yōu)化器：定義適合任務的損失函數和優(yōu)化器，如交叉熵損失函數和SGD優(yōu)化器。
訓練模型：將數據輸入模型中，進行多輪迭代的訓練，直到模型收斂。
評估模型：使用驗證集對Fine-tuned模型進行評估，評估模型的性能。
模型保存：保存Fine-tuned后的模型，以備將來使用。
以上就是在Torch中進行模型Fine-tuning的簡要步驟，具體的實現可以根據具體的任務和數據集進行調整。
