pytorch训练出的模型怎么用

要使用PyTorch训练出的模型，您需要执行以下步骤：

1. 保存模型：在训练完成后，您可以将模型保存到本地文件系统中。使用torch.save()函数可以将模型和优化器状态一起保存。例如：

   torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
   

2. 加载模型：在需要使用模型的地方，您可以使用torch.load()函数加载模型。例如：

   model = YourModelClass()  # 创建模型实例
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))  # 加载模型参数
   model.eval()  # 将模型设置为评估模式
   

3. 进行推理：使用加载的模型对新的数据进行推理。例如：

   with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
       input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 创建输入数据张量
       output = model(input_data)  # 进行推理
       print(output)  # 输出推理结果
   

请注意，您需要根据您的具体需求修改代码中的模型类名和输入数据形状。

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