以下是一个微调已经训练好并保存的模型的基本示例。假设你有一个名为model.pth的模型文件和一个名为MyModel的模型类，你可以这样进行：

import torch  
import torch.optim as optim  
# 加载模型  
model = MyModel(*args, **kwargs)  # `*args, **kwargs`应该替换成初始化模型时所用的参数  
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))  
# 设置模型为训练模式  
model.train()  
# 定义损失函数和优化器  
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 这只是一个例子，你的损失函数可能会不同  
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)  # 这也只是一个例子，你可能会使用不同的优化器和参数  
# 假设你已经有了一个加载数据的DataLoader: dataloader  
for epoch in range(num_epochs):  # num_epochs 是你计划训练的轮数  
    for inputs, labels in dataloader:  
        # 将梯度归零  
        optimizer.zero_grad()  
        # 前向传播  
        outputs = model(inputs)  
        # 计算损失  
        loss = criterion(outputs, labels)  
        # 反向传播和优化  
        loss.backward()  
        optimizer.step()  
# 保存微调后的模型  
torch.save(model.state_dict(), 'finetuned_model.pth')  

在这个示例中，num_epochs是你计划训练的轮数，dataloader是一个加载数据的DataLoader。你需要将这些替换为实际的值。

请注意，这只是一个微调模型的基本示例。在实际操作中，你可能需要根据你正在处理的特定任务来修改或增加一些步骤，例如进行验证、调整学习率或应用不同的数据增强技术等。