给出一个pytorch代码，对图像进行特征提取，再将特征图还原回原始图像大小，并显示

下面是一个基于 PyTorch 的代码示例，用于对图像进行特征提取，并将特征图还原回原始图像大小：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')

# 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 初始化模型并对图像进行特征提取
model = Net()
features = model(img_tensor)

# 将特征图还原回原始图像大小
upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
upsampled_features = upsample(features)

# 显示原始图像和还原后的特征图
img.show()
tensor_to_image = transforms.ToPILImage()
upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu())
upsampled_image.show()

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络用于特征提取，然后加载了一张图像，并对其进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式。接下来，我们将这张图像输入到模型中，并得到了特征图。最后，我们使用 `nn.Upsample` 对特征图进行上采样，从而将其还原回原始图像大小，并将原始图像和还原后的特征图显示出来。