在不丢失当前模型的情况下使用旧模型进行预测

，可以通过模型迁移学习（Model Transfer Learning）来实现。

模型迁移学习是一种利用已经训练好的模型的知识和参数，应用于新的任务或领域的技术。它可以帮助我们在新任务上快速构建高性能的模型，同时减少训练时间和数据需求。

以下是使用旧模型进行预测的步骤：

1. 导入旧模型：首先，需要导入已经训练好的旧模型。可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供的加载模型的函数来实现。
2. 冻结模型参数：为了保持当前模型的状态，需要冻结旧模型的参数，使其在预测过程中不会被更新。这可以通过设置模型参数的"requires_grad"属性为False来实现。
3. 提取特征：在预测过程中，我们通常只需要使用模型的中间层输出的特征向量，而不需要进行完整的前向传播计算。通过提取特征，可以减少计算量并加快预测速度。可以通过访问模型的中间层或使用特定的函数来提取特征。
4. 构建新模型：根据新任务的需求，构建一个新的模型结构。这个新模型可以包含一些全连接层、卷积层、池化层等。可以根据具体情况选择不同的模型结构。
5. 迁移学习：将旧模型的特征向量作为输入，通过新模型进行预测。可以使用新模型的前向传播函数来实现。根据具体任务的需求，可以选择不同的损失函数和优化算法。
6. 预测结果：根据新模型的输出，得到预测结果。可以根据具体任务的需求，进行后续的处理和分析。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行模型迁移学习和预测。TMLP提供了丰富的机器学习工具和算法库，可以帮助用户快速构建和部署模型。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。

注意：以上答案仅供参考，具体的实现方法和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。