PyTorch中防止过拟合的方法包括：
正则化：在模型训练过程中添加正则化项，如L1正则化、L2正则化，可以有效减少模型的复杂度，防止过拟合。
Dropout：在模型的隐藏层中加入Dropout层，以一定的概率随机丢弃部分神经元的输出，可以减少神经元之间的依赖关系，降低过拟合的风险。
数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加训练数据的多样性，可以提高模型的泛化能力，减少过拟合。
提前停止：在训练过程中监控验证集的准确率或损失值，当验证集性能不再提升时，及时停止训练，可以避免过拟合。
梯度裁剪：限制梯度的大小，防止梯度爆炸或梯度消失，可以使模型训练更加稳定，减少过拟合的风险。
使用更简单的模型：如果模型过于复杂，可以考虑使用更简单的模型结构，以减少模型的复杂度，降低过拟合的可能性。
