在Go語言中部署PyTorch模型需要使用Go的深度學習庫，例如Gorgonia或者Gonum。這些庫可以與PyTorch進行交互，并且允許在Go語言中加載和運行PyTorch模型。以下是一個簡單的示例代碼：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gorgonia/gorgonia"
    "github.com/gorgonia/tensor"
)

func main() {
    // 加載PyTorch模型權重
    modelWeights := []float64{1.0, 2.0, 3.0} // 舉例，實際情況下需要根據PyTorch模型的具體權重來設置

    // 使用Gonum創建一個張量
    weights := tensor.New(tensor.WithBacking(modelWeights))

    // 創建計算圖
    g := gorgonia.NewGraph()
    x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(1, 3), gorgonia.WithName("x"))
    w := gorgonia.NodeFromAny(g, weights, gorgonia.WithName("w"))
    y := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))

    // 創建計算圖的計算
    machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)
    defer machine.Close()

    // 將數據傳遞給計算圖
    inputs := tensor.New(tensor.WithBacking([]float64{4.0, 5.0, 6.0}))
    gorgonia.Let(x, inputs)

    // 運行計算圖
    if err := machine.RunAll(); err != nil {
        fmt.Println(err)
    }

    // 獲取計算結果
    output := y.Value()
    fmt.Println(output)
}

在這個示例中，我們使用Gorgonia庫創建了一個簡單的計算圖，并加載了一個PyTorch模型的權重。然后我們將數據傳遞給計算圖，并運行它以獲取輸出結果。這只是一個簡單的示例，實際部署過程中可能需要根據具體模型和需求進行更復雜的操作。