在PyTorch中，可以使用以下步骤来实现模型验证：

创建一个验证数据集的 DataLoader，并使用该 DataLoader 加载验证数据集。

val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

将模型设置为评估模式，即将模型的 eval() 方法调用。

model.eval()

使用 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，以节省内存和加快推理速度。

with torch.no_grad():
    for inputs, labels in val_loader:
        # 进行模型推断

使用验证数据集对模型进行验证，并计算模型的性能指标（如准确率、损失等）。

correct = 0
total = 0
loss = 0
for inputs, labels in val_loader:
    outputs = model(inputs)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum().item()
    loss += criterion(outputs, labels).item()
accuracy = correct / total
average_loss = loss / len(val_loader)
print(f'Validation Accuracy: {accuracy}, Validation Loss: {average_loss}')

以上就是在PyTorch中实现模型验证的步骤。通过以上步骤，可以评估模型在验证数据集上的性能，并据此调整模型的超参数和结构。