在PyTorch中實現遷移學習通常可以通過以下步驟來完成：

1. 加載預訓練的模型：首先加載一個在大規模數據集上預訓練過的模型，如在ImageNet上訓練的ResNet、VGG等模型。

2. 修改模型結構：根據要解決的具體任務，修改預訓練模型的最后一層或幾層，以適應新任務的輸出要求。

3. 凍結模型權重：凍結預訓練模型的權重，使其在訓練過程中不會被更新。

4. 定義新的損失函數：根據新任務的需求定義新的損失函數。

5. 訓練模型：使用新的數據集對修改后的模型進行訓練，只更新新添加的層的權重。

6. 微調模型：如果需要進一步提升模型的性能，可以解凍部分預訓練模型的權重，繼續訓練整個模型。

以下是一個簡單的示例代碼來展示如何在PyTorch中實現遷移學習：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 加載預訓練模型
pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True)

# 修改模型結構
num_ftrs = pretrained_model.fc.in_features
pretrained_model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)  # 假設新任務是一個二分類問題

# 凍結模型權重
for param in pretrained_model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 加載數據
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor()
])
train_dataset = ImageFolder('path_to_train_data', transform=transform)
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(pretrained_model.fc.parameters(), lr=0.001)

# 訓練模型
pretrained_model.train()
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = pretrained_model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 保存模型
torch.save(pretrained_model.state_dict(), 'pretrained_model.pth')

這是一個簡單的遷移學習的示例，實際應用中可以根據具體情況進行調整和優化。