在Torch中实现模型推理主要涉及以下几个步骤：
model = torch.load('model.pth')
input_data = preprocess_input(input_image)
input_data = torch.from_numpy(input_data).float()
input_data = input_data.unsqueeze(0)
output = model(input_data)
_, predicted = torch.max(output, 1)
print('Predicted class: ', predicted.item())
通过以上步骤，就可以在Torch中实现模型推理。需要注意的是，在推理过程中需要将模型设置为eval模式，以关闭模型中的dropout和batch normalization等操作。
