使用PyTorch調(diào)用模型通常涉及以下步驟：
定義模型：首先需要定義一個模型類，繼承自torch.nn.Module，并且實(shí)現(xiàn)__init__和forward方法來定義模型的結(jié)構(gòu)和前向傳播過程。
加載模型參數(shù)：如果已經(jīng)訓(xùn)練好了一個模型并保存了參數(shù)，可以使用torch.load函數(shù)加載模型參數(shù)。
創(chuàng)建模型實(shí)例：使用定義好的模型類創(chuàng)建一個模型實(shí)例。
將模型移動到設(shè)備上：通過model.to(device)方法將模型移動到指定的設(shè)備（如CPU或GPU）上進(jìn)行計(jì)算。
輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)測：將輸入數(shù)據(jù)傳入模型實(shí)例，通過調(diào)用model(input_data)方法得到輸出結(jié)果。
處理輸出結(jié)果：根據(jù)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的后處理操作，如計(jì)算損失、進(jìn)行推理等。
釋放資源：在完成模型調(diào)用后，及時釋放資源，如使用torch.no_grad()上下文管理器避免梯度計(jì)算、釋放GPU內(nèi)存等。
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