使用PyTorch调用模型通常涉及以下步骤：
定义模型：首先需要定义一个模型类，继承自torch.nn.Module，并且实现__init__和forward方法来定义模型的结构和前向传播过程。
加载模型参数：如果已经训练好了一个模型并保存了参数，可以使用torch.load函数加载模型参数。
创建模型实例：使用定义好的模型类创建一个模型实例。
将模型移动到设备上：通过model.to(device)方法将模型移动到指定的设备（如CPU或GPU）上进行计算。
输入数据并进行预测：将输入数据传入模型实例，通过调用model(input_data)方法得到输出结果。
处理输出结果：根据模型的输出结果进行相应的后处理操作，如计算损失、进行推理等。
释放资源：在完成模型调用后，及时释放资源，如使用torch.no_grad()上下文管理器避免梯度计算、释放GPU内存等。