在Torch中實現模型推理的方法通常包括以下步驟：
加載訓練好的模型參數：使用torch.load()函數加載訓練好的模型參數。
創建模型實例：使用torch.nn.Module的子類創建模型實例，并將加載好的參數傳入模型。
準備輸入數據：準備需要進行推理的輸入數據，并將其轉換為PyTorch的Tensor格式。
運行推理：將輸入數據傳入模型實例，調用模型的forward()方法進行推理。
處理輸出結果：根據模型輸出的結果進行后續處理，如計算得分、進行分類等。
結果展示：根據實際需求，將推理結果展示出來，如打印輸出、可視化等。
