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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 main

import ("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。

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