pytorch怎么生成模型并调用

要生成PyTorch模型并进行调用，一般需要完成以下步骤：

1. 定义模型：在PyTorch中，我们可以通过继承`torch.nn.Module`类来定义模型。在`__init__`方法中定义模型的各个层，然后在`forward`方法中描述数据在模型中的流动过程。例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这个模型有两个全连接层，输入维度是100，输出维度是10。

2. 定义损失函数和优化器：PyTorch中提供了很多常见的损失函数和优化器，可以根据自己的需求选择使用。例如：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

这里使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。

3. 训练模型：在训练模型时，我们需要将数据输入模型中，并根据损失函数和优化器更新模型参数。例如：

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

这里使用了一个简单的循环结构来实现训练过程，每个epoch遍历一遍训练集，计算损失并更新模型参数。

4. 预测结果：训练完成后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。例如：

outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

这里使用`torch.max`函数来获取每个样本最大的输出值和对应的类别，作为模型的预测结果。

以上是PyTorch中使用模型的基本流程，具体使用时需要根据具体情况进行调整。