chainerでいうextractはpytorchでどのように書き換えられますでしょうか

Question

Chainerで実装されたソースコードをPytorchに移植作業を行っています。
プログラムとしてはVGG19のモデルを使用してある画像の中間層の特徴量を抽出するというプログラムなのですが、pytorchではどのように書き換えたら良いのか全くわからなく、困っております。
pytorchでもVGG19を用いて中間層の特徴量を抽出したいと考えております。もし参考になるサイトや情報などありましたらご教授いただけると幸いです。何卒よろしくお願いいたします。

            paths.append(path)
            img = Image.open(path)
            if img.mode != 'RGB':
                img = img.convert('RGB')

            feature = vgg.extract([img], layers=['conv5_4'])['conv5_4']
            feature = feature.data.reshape(-1)
            features_origin.append(feature)

Answer 1

中間層の出力を取得するには、torch.nn.Module.register_forward_hook() で抽出したい層に「出力を保存する hook 関数」を登録すればよいです。
Chainer の VGG19 の conv5_4 が torchvision.models.vgg19 のどの層に対応するのかはわかりませんが、model を print() すれば、取得したい中間層がどこなのか確認できると思います。

詳しいやり方は以下を参照ください。

Pytorch - 中間層の出力を取得する方法

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不明な点があれば、補足するのでコメントしてください。

Comments

[shyuki82738]

tittoi様
ご返事いただき誠にありがとうございます。
ご提示いただきましたサイトにて無事その部分の移植ができました。
本当に助かりました。ありがとうございます。