帮我写一段代码，基于paddle框架，实现查看模型中间层输出特征图的功能

当然可以！以下是一个基于Paddle框架的示例代码，用于查看模型中间层输出特征图的功能：

import paddle
import paddle.nn as nn

# 自定义模型
class MyModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2D(3, 64, 3, 1, 1)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2D(64, 128, 3, 1, 1)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.conv3 = nn.Conv2D(128, 256, 3, 1, 1)
        self.relu3 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu3(x)
        return x

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 输入数据
input_data = paddle.randn([1, 3, 32, 32])

# 前向传播
output = model(input_data)

# 打印中间层输出特征图
print(output.shape)  # 输出特征图的形状

在这个示例代码中，我们创建了一个自定义的模型`MyModel`，其中包含了卷积层和激活函数。通过调用`forward`方法进行前向传播，并得到模型的输出特征图。最后，我们打印了输出特征图的形状。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况下，您需要根据您自己的模型结构进行相应的修改和调整。希望对您有所帮助！如有需要，请随时提问。