Pytorch应用训练好的模型

PyTorch是一个开源的机器学习库，可以用来训练和部署深度学习模型。使用PyTorch应用训练好的模型需要以下步骤：

1. 加载模型：使用PyTorch的torch.load()函数加载已经训练好的模型。

2. 准备数据：对于要应用模型的新数据，需要进行预处理和格式化，以便与模型输入匹配。

3. 运行模型：将新数据输入到模型中，并使用PyTorch的forward()函数运行模型。

4. 处理输出：根据模型输出的类型和格式，对输出进行后处理，以便于最终应用。

5. 可视化输出（可选）：如果需要将模型输出可视化，可以使用Matplotlib或其他可视化工具。

6. 部署模型：将最终的应用程序和模型打包，并部署到目标环境中。

以上步骤仅供参考，具体的实现方式和细节取决于应用场景和需求。