Question

我有一个关于Pytorch的“如何做”问题。

假设我在Pytorch中有两个模型，并且我想在第二个模型中输入一个来自第一个模型中间的输出。但是第一个模型不是连续的，它非常复杂，并且可能具有内部分支。玩具示例：

如何制作模型1的版本/子类/副本，同时输出最终张量和中间张量？

到目前为止我能做什么？

到目前为止，我发现的唯一方法是了解整个模型及其所有forward连接，因此我精确地复制了forward方法并使其输出所需的中间张量。

但是这非常麻烦，因为我真的不想以高复杂度重建整个模型。这太容易出错了。

有没有更简单的方法，例如在Keras中完成的方法？

看看在Keras中完成它多么容易

只需获取中间层的输出并将其作为基于model1的新模型的输出即可：

middleTensor = model1.get_layer(layer_name).output #or model1.layers[i]
newModel1 = Model(model1.input, [middleTensor,model1.output])

现在我有一个模型1的版本，可以输出最终张量和中间张量，而无需进行任何深入了解或复制它。

pytorch中有类似的方法吗？