生成提取用pytorch自己编写的CNN网络中选定层之前的所有层并用它创建一个新的模型的代码

以下是用PyTorch编写的提取CNN网络选定层之前的所有层的代码：

import torch.nn as nn

class NewModel(nn.Module):
    def __init__(self, original_model, selected_layer):
        super(NewModel, self).__init__()
        
        self.features = nn.Sequential(*list(original_model.features.children())[:selected_layer])
        
        # Add any additional layers you want after the selected layer
        
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        
        # Add any additional forward steps after the selected layer
        
        return x

在这个代码中，我们通过传入原始CNN模型和要选择的层数，创建了一个新的模型。我们使用`nn.Sequential`将所有选择层之前的层组合成一个新的特征提取器，并将其存储在`self.features`中。然后，我们可以添加任何额外的层，然后在`forward`函数中执行它们。

要使用此代码，您可以像这样创建新模型：

import torchvision.models as models

original_model = models.resnet18(pretrained=True)
selected_layer = 6

new_model = NewModel(original_model, selected_layer)

在这个例子中，我们选择ResNet18模型的第6层作为我们选择的层数。然后，我们创建了一个新模型`new_model`，它仅包含原始模型的前6层。