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我已经在 imagenet 数据集上预训练了 CNN（RESNET18），现在我想要的是从特定层获取输入图像的输出，

例如。

我的输入图像是，FloatTensor(3, 224, 336)我在我的 resnet 模型中发送了一批size = 10，现在我想要的是 model.layer4 返回的输出，

现在我尝试的是out = model.layer4(Variable(input))，但它给了我输入尺寸不匹配错误（如预期），这是返回的确切错误

RuntimeError：需要输入维度 4 和 input.size[1] == 64，但输入的形状为：[10 x 3 x 224 x 336]，位于 /Users/soumith/miniconda2/conda-bld/pytorch_1501999754274/work/火炬/lib/THNN/generic/SpatialConvolutionMM.c:47

所以我很困惑，现在如何继续获得我的 layer4 输出

PS：我的最终任务是将layer4输出和全连接层输出结合在一起（CNN中的Tweeking，一种门控CNN），所以如果有人对这种情况有任何见解，请告诉我，也许我的上述方法不正确

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您必须创建一个包含从开始到所需块的所有层的模块：

resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
f = torch.nn.Sequential(*list(resnet.children())[:6])
features = f(imgs)
于 2017-10-01T17:35:03.717 回答