我有两个文件run.py 和model.py 其中model.py如下所示： class EGAE(torch.nn.Module): def clustering(self): epsilon = torch.tensor(10**-7).to(self.device) indicator = self.indicator / self.indicator.norm(dim=1).reshape((self.data_size, -1)).max(epsilon) indicator = indicator.detach().cpu().numpy() km = KMeans(n_clusters=self.n_clusters).fit(indicator) prediction = km.predict(indicator) acc, nmi, ari, f1 = cal_clustering_metric(self.labels.cpu().numpy(), prediction) return acc, nmi, ari, f1 现在我要在run.py文件中调用model.py中EGAE类里面的clustering方法，并且输出clustering方法中prediction

可以按照以下步骤在run.py中调用model.py中EGAE类的clustering方法，并输出prediction：

1. 导入需要的库和模块：

import torch
from model import EGAE
from sklearn.cluster import KMeans

2. 加载已经训练好的模型和数据：

# 加载数据
data = ...
labels = ...

# 加载模型
model = EGAE(...)
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
model.eval()

3. 调用EGAE类中的clustering方法，并输出prediction：

# 调用clustering方法
with torch.no_grad():
    acc, nmi, ari, f1, prediction = model.clustering(data, labels)

# 输出prediction
print(prediction)

其中，需要注意以下几点：

- 在调用EGAE类中的clustering方法时，需要传入data和labels作为参数；
- 在调用模型之前，需要先加载训练好的权重，并将模型设置为eval模式；
- 在调用clustering方法时，需要使用with torch.no_grad()语句块来禁用梯度计算，以提高推理速度；
- EGAE类中的clustering方法需要返回acc、nmi、ari、f1和prediction这五个值，需要将其全部返回并接收；