PyTorch中解决过拟合问题的方法有很多种，以下是一些常用的方法：

正则化：在损失函数中添加正则项，如L1正则化或L2正则化，可以限制模型参数的大小，有助于减少过拟合。

Dropout：在训练过程中随机丢弃一部分神经元，可以减少神经元之间的依赖关系，从而减少过拟合。

数据增强：增加训练数据的多样性，可以通过旋转、翻转、缩放等方式对原始数据进行变换，从而提高模型的泛化能力。

早停法：在训练过程中监控验证集的性能，当验证集性能开始下降时停止训练，避免过拟合。

批归一化：在每一层的激活函数前都添加批归一化层，可以加速训练过程，减少过拟合。

网络结构优化：合适的网络结构可以减少模型复杂度，避免过拟合。

交叉验证：将数据集分成多个子集，训练模型时使用其中的一个子集作为验证集，可以更准确地评估模型的性能。

以上方法都可以在PyTorch中实现，可以根据具体情况选择合适的方法来解决过拟合问题。