在Torch上構建深度神經網絡通常涉及以下步驟：

1.導入Torch庫：首先，您需要導入Torch庫，以便能夠使用其中的函數和類來構建深度神經網絡。

import torch
import torch.nn as nn

2.定義神經網絡模型：接下來，您需要定義深度神經網絡的結構。您可以通過繼承nn.Module類來創建自定義的神經網絡模型，并在__init__方法中定義神經網絡的層結構。同時，您還需要實現forward方法來定義數據在神經網絡中的前向傳播過程。

class MyNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

3.初始化模型和優化器：在構建完神經網絡模型后，您需要初始化模型實例和優化器實例。常見的優化器包括SGD、Adam等。

model = MyNeuralNetwork()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

4.定義損失函數：在訓練深度神經網絡時，您還需要定義損失函數來衡量模型預測值與真實標簽之間的差異。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

5.訓練和測試模型：最后，您可以使用訓練數據集對模型進行訓練，并使用測試數據集對模型進行評估。

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # Testing the model
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for inputs, labels in test_loader:
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        accuracy = correct / total
        print('Accuracy on test set: {} %'.format(100 * accuracy))

通過以上步驟，您可以在Torch上構建深度神經網絡并進行訓練和測試。在實踐中，您可能需要根據具體任務和數據集的要求進行調整和優化。