在PyTorch中進行模型的部署和推理通常有以下幾個步驟：
import torch
import torch.nn as nn
# 加載已經訓練好的模型
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 準備輸入數據
input_data = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])
# 進行推理
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
print(output)
# 可以根據需要對模型輸出進行進一步處理
以上是一個簡單的PyTorch模型部署和推理的流程，實際應用中可能會根據具體情況對代碼進行進一步調整和優化。
