在Go语言中部署PyTorch模型需要使用Go的深度学习库，例如Gorgonia或者Gonum。这些库可以与PyTorch进行交互，并且允许在Go语言中加载和运行PyTorch模型。以下是一个简单的示例代码：

package mainimport ("fmt""github.com/gorgonia/gorgonia""github.com/gorgonia/tensor")func main() {// 加载PyTorch模型权重modelWeights := []float64{1.0, 2.0, 3.0} // 举例，实际情况下需要根据PyTorch模型的具体权重来设置// 使用Gonum创建一个张量weights := tensor.New(tensor.WithBacking(modelWeights))// 创建计算图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))// 创建计算图的计算machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)defer machine.Close()// 将数据传递给计算图inputs := tensor.New(tensor.WithBacking([]float64{4.0, 5.0, 6.0}))gorgonia.Let(x, inputs)// 运行计算图if err := machine.RunAll(); err != nil {fmt.Println(err)}// 获取计算结果output := y.Value()fmt.Println(output)}

在这个示例中，我们使用Gorgonia库创建了一个简单的计算图，并加载了一个PyTorch模型的权重。然后我们将数据传递给计算图，并运行它以获取输出结果。这只是一个简单的示例，实际部署过程中可能需要根据具体模型和需求进行更复杂的操作。