在Torch中實(shí)現(xiàn)模型推理的方法通常包括以下步驟：
加載訓(xùn)練好的模型參數(shù)：使用torch.load()函數(shù)加載訓(xùn)練好的模型參數(shù)。
創(chuàng)建模型實(shí)例：使用torch.nn.Module的子類創(chuàng)建模型實(shí)例，并將加載好的參數(shù)傳入模型。
準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)：準(zhǔn)備需要進(jìn)行推理的輸入數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為PyTorch的Tensor格式。
運(yùn)行推理：將輸入數(shù)據(jù)傳入模型實(shí)例，調(diào)用模型的forward()方法進(jìn)行推理。
處理輸出結(jié)果：根據(jù)模型輸出的結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理，如計算得分、進(jìn)行分類等。
結(jié)果展示：根據(jù)實(shí)際需求，將推理結(jié)果展示出來，如打印輸出、可視化等。
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