在PyTorch中實現半監督學習可以使用一些已有的半監督學習方法，比如自訓練（self-training）、偽標簽（pseudo-labeling）、生成對抗網絡（GAN）等。

以下是在PyTorch中實現自訓練的一個示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

# 定義模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 定義數據集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx], self.labels[idx]

# 加載數據
data = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randint(0, 2, (100,))
dataset = MyDataset(data, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)

# 初始化模型和優化器
model = Model()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 自訓練
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 使用訓練好的模型對未標記數據進行預測
unlabeled_data = torch.randn(50, 10)
predicted_labels = torch.argmax(model(unlabeled_data), dim=1)

以上示例中，我們定義了一個簡單的模型和數據集，然后使用自訓練方法對有標簽的數據進行訓練，最后使用訓練好的模型對未標記數據進行預測。這只是一個簡單的示例，實際中可以根據具體的問題和數據集選擇更適合的半監督學習方法進行實現。