在Torch中進行數據增強通常通過使用torchvision庫中的transforms模塊來實現。transforms模塊提供了一系列用于對圖像進行預處理和數據增強的函數，可以隨機地對圖像進行旋轉、翻轉、裁剪、縮放等操作。

下面是一個使用transforms模塊進行數據增強的示例代碼：

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader

# 定義數據增強的transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(degrees=10),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2),
    transforms.RandomResizedCrop(size=256, scale=(0.8, 1.0)),
    transforms.ToTensor()
])

# 加載數據集
dataset = ImageFolder('path_to_data_folder', transform=transform)

# 創建數據加載器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 遍歷數據加載器，進行數據增強
for images, labels in dataloader:
    # 在這里對images進行訓練
    pass

在上面的代碼中，我們首先定義了一系列的數據增強操作，然后將這些操作通過transforms.Compose()函數組合在一起，形成一個transforms對象。接著我們加載了一個圖像數據集，并將定義的transforms對象傳入到ImageFolder類中，以實現數據增強。最后我們通過DataLoader類創建數據加載器，遍歷數據加載器時，每次獲取的圖像數據都會進行數據增強操作。