在深度学习的世界里，TorchVision是一个强大的工具箱，它提供了许多预训练的模型，帮助开发者快速启动项目。今天，让我们一起探索如何使用这些预训练模型来进行推断吧！🔍

首先，你需要确保安装了PyTorch和TorchVision库。可以通过pip命令轻松安装：`pip install torch torchvision`。接着，选择一个你喜欢的预训练模型，比如ResNet或者AlexNet。这些模型已经在大规模数据集上进行了训练，所以它们已经具备了很强的特征提取能力。🚀

加载模型后，准备一张图片，将其调整为模型所需的输入尺寸。然后，将图片输入到模型中，模型会输出一系列的概率值，表示图片属于各个类别的可能性。最后，挑选概率最高的类别作为预测结果。🎉

通过这种方式，你可以快速地对新数据进行分类或识别，而无需从头开始训练模型。这不仅节省了大量的时间和计算资源，还让你能够专注于项目的其他重要部分。💪

快来试试吧！用TorchVision预训练模型开启你的AI之旅吧！🚀🔥