pytorch | _utils.IntermediateLayerGetter() 提取指定层的输出

_utils.IntermediateLayerGetter 是 PyTorch 中的一个类，它的作用是从神经网络的中间层提取特征。

这个类可以被用来构建一个新的模型，该函数可以提取给定模型的中间层的输出作为特征。这在许多机器学习应用中很有用，例如在迁移学习中使用预训练的模型的特征。

要使用 IntermediateLayerGettr 类，你需要先实例化它，然后使用它的 __call__ 方法提取特定层的输出。例如：

import torch
from torchvision import models
 
# Load a pre-trained model
model = models.resnet18(pretrained=True)
 
# Create an instance of IntermediateLayerGetter
layer_getter = _utils.IntermediateLayerGetter(model)
 
# Extract the output of a specific layer
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = layer_getter(x, "layer1")

在这个例子中，加载了一个预训练的 ResNet-18 模型，然后使用 IntermediateLayerGetter 从中提取了名为 "layer1" 的层的输出。