在Torch中進行模型測試通常需要以下步驟：

1. 加載訓練好的模型：首先需要加載之前訓練好的模型，可以通過torch.load()函數加載模型的參數。

2. 準備測試數據：準備用于測試的數據集，可以通過torch.utils.data.DataLoader加載數據。

3. 進行前向傳播：使用加載好的模型對測試數據進行前向傳播，得到模型的預測結果。

4. 計算準確率或其他評價指標：根據測試數據的真實標簽和模型的預測結果，計算模型的準確率或其他評價指標。

以下是一個簡單的示例代碼：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data

# 加載模型
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

# 準備測試數據
test_dataset = YourTestDataset()
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 進行測試
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * accuracy))

在這個示例中，我們首先加載已經訓練好的模型，然后準備測試數據并使用模型進行前向傳播。最后計算模型的準確率并輸出。