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在 Go 語言中部署 PyTorch 模型需要使用 Go 的深度學習庫，例如 Gorgonia 或者 Gonum。這些庫可以與 PyTorch 進行交互，并且允許在 Go 語言中加載和運行 PyTorch 模型。以下是一個簡單的示例代碼：

package main

import ("fmt"
    "github.com/gorgonia/gorgonia"
    "github.com/gorgonia/tensor"
)

func main() {// 加載 PyTorch 模型權重 
    modelWeights := []float64{1.0, 2.0, 3.0} // 舉例，實際情況下需要根據 PyTorch 模型的具體權重來設置 

    // 使用 Gonum 創建一個張量 
    weights := tensor.New(tensor.WithBacking(modelWeights))

    // 創建計算圖 
    g := gorgonia.NewGraph()
    x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(1, 3), gorgonia.WithName("x"))
    w := gorgonia.NodeFromAny(g, weights, gorgonia.WithName("w"))
    y := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))

    // 創建計算圖的計算 
    machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)
    defer machine.Close()

    // 將數據傳遞給計算圖 
    inputs := tensor.New(tensor.WithBacking([]float64{4.0, 5.0, 6.0}))
    gorgonia.Let(x, inputs)

    // 運行計算圖 
    if err := machine.RunAll(); err != nil {fmt.Println(err)
    }

    // 獲取計算結果 
    output := y.Value()
    fmt.Println(output)
}

在這個示例中，我們使用 Gorgonia 庫創建了一個簡單的計算圖，并加載了一個 PyTorch 模型的權重。然后我們將數據傳遞給計算圖，并運行它以獲取輸出結果。這只是一個簡單的示例，實際部署過程中可能需要根據具體模型和需求進行更復雜的操作。

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