在Torch中实现模型推理的方法通常包括以下步骤：
加载训练好的模型参数：使用torch.load()函数加载训练好的模型参数。
创建模型实例：使用torch.nn.Module的子类创建模型实例，并将加载好的参数传入模型。
准备输入数据：准备需要进行推理的输入数据，并将其转换为PyTorch的Tensor格式。
运行推理：将输入数据传入模型实例，调用模型的forward()方法进行推理。
处理输出结果：根据模型输出的结果进行后续处理，如计算得分、进行分类等。
结果展示：根据实际需求，将推理结果展示出来，如打印输出、可视化等。
