0.前言
在调试深度神经网络工程时，常会在前向计算过程中将网络的中间层信息返回，便于打印或者可视化网络中间结果。实现该功能的一个常用方法是在构建model类时，在forward返回要保留的中间信息。
这里跟大家分享一个更优雅、便捷的方法，利用torchvision提供的IntermediateLayerGetter类，在网络前向计算时返回指定的特征。
1.使用方法
IntermediateLayerGetter类在torchvision/models/_utils.py中实现。
一个简单的使用案例如下：
python
import torch
import torchvision.models as models
original_model = models.resnet18(pretrained=True)
wrapped_model = models._utils.IntermediateLayerGetter(original_model, {'layer1': 'feat1', 'layer3': 'feat2'})
out = wrapped_model(torch.rand(1, 3, 224, 224))
print(out['feat1'].shape)
print(out['feat2'].shape)IntermediateLayerGetter类在实例化时，对原来的模型类进行了一层封装，且需要传入字典来指示想返回的中间特征名和访问特征时使用的name。
构造IntermediateLayerGetter时需要传入字典，字典的key来源于dict(original_model.named_children()).keys()，对于上例，key来源于：
dict_keys(['conv1', 'bn1', 'relu', 'maxpool', 'layer1', 'layer2', 'layer3', 'layer4', 'avgpool', 'fc'])传入字典的值是自己定义的字符串，在前向推理结束后的返回结果中，将自定义的字符串作为key来访问对应的中间变量。比如上例传入的字典是{'layer1': 'feat1', 'layer3': 'feat2'}，则得到前向推理输出结果out后，通过out['feat1']访问layer1的输出，通过out['feat2']访问layer3的输出。
2.原理
IntermediateLayerGetter类的源码比较简单，如下：
Python
class IntermediateLayerGetter(nn.ModuleDict):
_version = 2
__annotations__ = {
"return_layers": Dict[str, str],
}
def __init__(self, model: nn.Module, return_layers: Dict[str, str]) -> None:
if not set(return_layers).issubset([name for name, _ in model.named_children()]):
raise ValueError("return_layers are not present in model")
orig_return_layers = return_layers
return_layers = {str(k): str(v) for k, v in return_layers.items()}
layers = OrderedDict()
for name, module in model.named_children():
layers[name] = module
if name in return_layers:
del return_layers[name]
if not return_layers:
break
super().__init__(layers)
self.return_layers = orig_return_layers
def forward(self, x):
out = OrderedDict()
for name, module in self.items():
x = module(x)
if name in self.return_layers:
out_name = self.return_layers[name]
out[out_name] = x
return out本质上来讲，IntermediateLayerGetter的实例在初始化时，使用model.named_children()构造一个OrderDict，再用得到的OrderDict去初始化容器nn.ModuleDict()。
在前向计算时按照nn.ModuleDict()容器的内容，顺序执行里面的模块；只是在执行时，会判断容器中模块的名字【即model.named_children()的key】是否在指定的返回值名字列表中，若在列表中，则保存该中间结果到返回值字典中。
这就是在实例化IntermediateLayerGetter时传入字典的key来源于dict(original_model.named_children()).keys()的原因。
3.局限性
根据前文IntermediateLayerGetter的实现方法以及原理，可以很容易发现使用IntermediateLayerGetter获取网络推理中间结果的局限性：
（1）只能获取model.named_children()级别的模块的输出特征，对于更细分模块的输出特征则无法获取；
（2）模型的顶层必须是可以顺序执行的，因为只有这样才能将model.named_children()获取的模块存到OrderDict中并封装为nn.ModuleDict()。
4.开源工程使用案例
在DETR官方的开源代码中（链接：https://github.com/facebookresearch/detr），在文件models/backbone.py的BackboneBase类中使用了该方法获取其中model的中间结果。
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