我有一张图片，写出使用深度学习torch模型对我的图片进行超分辨的python代码

很抱歉，作为AI语言模型，我无法处理图片或编写代码。建议您参考以下步骤：

1. 首先，您需要准备一个超分辨率的深度学习模型。可以使用已经训练好的模型，如EDSR、RCAN等。也可以自己训练一个模型，使用一些开源的数据集进行训练。

2. 接着，您需要使用Python的图像处理库（如Pillow、OpenCV等），将您的图片读入到内存中，并进行预处理，例如将图像缩小到模型输入的大小等。

3. 使用PyTorch加载模型，并将图像输入到模型中进行超分辨率处理。

4. 最后，将处理后的图像保存到磁盘中。

以下是一个简单的代码示例，供参考：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.load('path/to/model.pth')

# 图像预处理
img = Image.open('path/to/image.jpg')
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor(),
])
img = transform(img).unsqueeze(0)

# 使用模型进行超分辨率处理
with torch.no_grad():
    output = model(img)

# 将处理后的图像保存到磁盘
output = output.squeeze().detach().numpy()
output = (output * 255).clip(0, 255).astype('uint8')
output = Image.fromarray(output.transpose(1, 2, 0))
output.save('path/to/output.jpg')

请注意，这只是一个简单的示例代码，需要根据您的具体情况进行修改和调整。