在PyTorch中处理不平衡数据集的方法有多种，以下是一些常见的方法：

加权采样：可以通过设置每个样本的权重来平衡数据集。在PyTorch中，可以使用WeightedRandomSampler来实现加权采样，从而增加少数类别的样本在训练过程中的权重。

类别权重：在定义损失函数时，可以设置类别权重，使得损失函数更加关注少数类别的样本。例如，可以使用CrossEntropyLoss的weight参数来设置类别权重。

数据增强：对于少数类别的样本，可以通过数据增强技术来生成更多的样本，从而平衡数据集。PyTorch提供了丰富的数据增强方法，如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等。

重采样：可以通过过采样或欠采样等方法对数据集进行重采样，使得各类别样本数量更加平衡。可以使用第三方库如imbalanced-learn来实现重采样。

Focal Loss：Focal Loss是一种专门用于处理不平衡数据集的损失函数，通过降低易分类的样本的权重，将注意力更集中在难分类的样本上。PyTorch中可以自定义实现Focal Loss函数。

以上是一些处理不平衡数据集的常见方法，根据具体情况选择合适的方法进行处理。