在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。验证集的作用则是在训练过程中用来调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数等，以避免模型在训练集上过拟合。

在实现中，我们可以使用PyTorch提供的数据集加载器（DataLoader）和数据集划分函数（Subset）来设置验证集。下面是一个示例代码，以MNIST数据集为例：

首先，导入所需的库和模块：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Subset

接下来，定义数据预处理的转换操作。在这里，我们使用了transforms.ToTensor()将数据从PIL图像转换为PyTorch张量，并使用transforms.Normalize()来对数据进行归一化处理：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

然后，加载MNIST训练集和测试集，并分别应用数据预处理转换操作：

train_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transform)

接下来，定义验证集所占比例。我们可以根据需求将训练集划分为训练集和验证集。例如，可以将80%的数据用于训练，将剩余的20%用于验证：

train_size = int(0.8 * len(train_dataset))
val_size = len(train_dataset) - train_size

然后，使用Subset函数来进行数据集划分。通过传入索引范围，可以将训练集划分为训练集和验证集：

train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(train_dataset, [train_size, val_size])

最后，使用DataLoader加载训练集、验证集和测试集。可以通过设置batch_size参数来指定每个批次的样本数量：

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

现在，我们已经成功地设置了训练集、验证集和测试集。在模型训练过程中，可以使用验证集来评估模型的性能和调整超参数。

以上就是使用PyTorch实现验证集的设置过程。根据实际需求，可以根据这个示例代码进行相应的修改和调整。