Comment obtenir ouput d'une couche particulière de pré-entraîné CNN dans pytorch

Question

Je pré-entraîné CNN (RESNET18) sur ensemble de données IMAGEnet, maintenant ce que je veux est d'obtenir la sortie de mon image d'entrée d'une couche particulière,

par exemple .

mon image d'entrée est de FloatTensor(3, 224, 336) et i envoyer un lot de size = 10 dans mon modèle ResNet, maintenant ce que je veux est la sortie retournée par model.layer4,

Maintenant que je l'ai essayé est out = model.layer4(Variable(input)) mais il m'a donné entrée dimensions erreur incompatibilité (Comme prévu), ceci est l'erreur exacte retourné

RuntimeError: Need entrée de dimension 4 et input.size [1] == 64 mais a obtenu entrée pour être de forme: [10 x 3 x 224 x 336] sous/Users/soumith/miniconda2/conda-bld/pytorch_1501999754274/travail/torche/lib/THNN/generic/SpatialConvol utionMM.c: 47

donc je suis confus, comment procéder pour obtenir ma sortie layer4

PS: Ma tâche ultime est de combiner la sortie layer4 et la sortie de la couche fullyconnected ensemble (tweeking dans CNN, genre de gated CNN), donc si quelqu'un a une idée dans ce cas, alors s'il vous plaît ne me dites, peut-être mon approche ci-dessus ne va pas

Answer 1

vous devez créer un module avec toutes les couches du début du bloc que vous voulez:

resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) 
f = torch.nn.Sequential(*list(resnet.children())[:6]) 
features = f(imgs)