如果你在第二个Python文件中导入第一个Python文件中的模型，那么该模型不会被重新加载一遍。

Python的导入机制是基于缓存的，也就是说，一个模块只会被导入一次，无论它被导入多少次。在第一个Python文件中加载模型后，该模型会被存储在内存中，再次导入该模块时，Python会直接从内存中读取该模块，而不会重新加载模型。

因此，当你在第二个Python文件中导入第一个Python文件中的模型时，该模型不会被重新加载一遍，而是直接使用已经加载的模型。

**在第一个Python文件中加载模型，并将其存储为一个变量或对象。
复制**
import torch

model = torch.load('path/to/model.pt')
**在第二个Python文件中导入第一个Python文件，并使用导入的变量或对象来调用模型。**
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from first_file import model

# 使用模型进行预测
output = model(input)