PyTorch訓練出的模型可以通過以下幾個步驟進行使用：
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定義模型的結構
def forward(self, x):
# 定義模型的前向傳播過程
return x
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model_weights.pth是保存模型權重的文件，可以根據實際保存的文件名進行修改。
model.eval()
這一步是為了將模型切換到評估模式，這樣可以關閉一些不必要的操作，如Dropout和Batch Normalization等。
input_data = torch.Tensor(...) # 輸入數據
output = model(input_data)
input_data是模型的輸入數據，可以是一個張量（Tensor）或一個批次的數據。output是模型的輸出結果，可以根據具體任務進行后續處理。
以上是使用PyTorch訓練出的模型的基本步驟，根據具體的任務和模型結構，可能還需要進行一些額外的操作和處理。
