x = self.model.forward_features(x)

在PyTorch中，`forward_features`通常指的是模型中用于提取特征的部分，而不是完整的`forward()`函数。如果你想通过`register_forward_hook()`来监控`model`的`forward_features`部分，你应该这样操作：

1. 定义hook函数[^1]:

def forward_features_hook(module, input, output):
    print(f"Hooked module: {module}")
    print(f"Incoming features: {input}")
    print(f"Outgoing features: {output}")

2. 注册hook到`forward_features`上：

# 假设self.model.features是forward_features的实际实现
features_module = self.model.features
handle = features_module.register_forward_hook(forward_features_hook)

3. 调用模型并传递数据：

x = torch.randn(2, 3, 32, 32)
y = self.model.forward_features(x)

4. 当不再需要hook时，移除它:

handle.remove()

注意，如果`forward_features`不是一个独立的模块而是模型内部的一部分，那么可能需要找到正确的子组件来应用hook。上述代码假设`features_module`代表了要监控的部分。