要調用訓練好的模型，首先需要加載模型的參數，并將其應用到一個 PyTorch 模型中。以下是一個簡單的示例代碼，展示如何加載模型參數并將其應用到一個模型中：
import torch
import torch.nn as nn
# 定義一個簡單的神經網絡模型
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1) # 輸入維度為 10，輸出維度為 1
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 加載模型參數
model = SimpleModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 設置模型為 evaluation 模式
model.eval()
# 使用模型進行預測
input_data = torch.randn(1, 10) # 生成一個隨機輸入數據
output = model(input_data)
print(output)
在這個示例中，首先定義了一個簡單的神經網絡模型 SimpleModel，然后加載了預訓練好的模型參數，并將其應用到模型中。最后，使用模型進行預測并輸出結果。
