在PyTorch中进行半监督学习通常涉及到使用带有标签和未标记数据的深度学习模型。下面是一些在PyTorch中进行半监督学习的常见方法：
自监督学习（Self-supervised learning）：自监督学习是一种利用未标记数据来进行训练的方法。在PyTorch中，可以使用自定义的损失函数和数据增强技术来设计自监督学习任务，如图像颜色化、图像补全等。
半监督生成对抗网络（Semi-supervised GANs）：生成对抗网络（GANs）可以用于在未标记数据上生成新样本，从而扩大训练集。通过将生成器和判别器网络结合在一起，可以利用未标记数据来提高模型性能。
伪标签（Pseudo-labeling）：伪标签是一种使用模型自动生成的标签来训练模型的方法。在PyTorch中，可以在训练过程中根据模型的预测结果生成伪标签，然后将这些伪标签与真实标签一起用于训练。
基于一致性损失的方法（Consistency-based methods）：一致性损失是一种利用数据的平滑性和一致性来提高模型性能的方法。在PyTorch中，可以通过设计相应的损失函数来实现一致性训练，从而利用未标记数据来提升模型性能。
以上是一些常见的在PyTorch中进行半监督学习的方法，具体选择哪种方法取决于具体的任务和数据集。在实践中，可以尝试不同的方法并对它们的性能进行比较，以选择最适合的方法。