使用PyTorch調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，并且實現__init__和forward方法來定義模型的結構和前向傳播過程。
加載模型參數：如果已經訓練好了一個模型并保存了參數，可以使用torch.load函數加載模型參數。
創建模型實例：使用定義好的模型類創建一個模型實例。
將模型移動到設備上：通過model.to(device)方法將模型移動到指定的設備（如CPU或GPU）上進行計算。
輸入數據并進行預測：將輸入數據傳入模型實例，通過調用model(input_data)方法得到輸出結果。
處理輸出結果：根據模型的輸出結果進行相應的后處理操作，如計算損失、進行推理等。
釋放資源：在完成模型調用后，及時釋放資源，如使用torch.no_grad()上下文管理器避免梯度計算、釋放GPU內存等。
