如何从PyTorch转换器的中间编码层获得输出？

import torch
import torchvision.models as models

# 导入预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 获取中间编码层
intermediate_layer = model.layer3

# 定义钩子函数，用于提取中间编码层输出
def hook_fn(module, input, output):
    global intermediate_output
    intermediate_output = output

# 注册钩子函数
hook_handle = intermediate_layer.register_forward_hook(hook_fn)

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 前向传播
output = model(input_data)

# 提取中间编码层输出
intermediate_output = None  # 初始化中间编码层输出
model(input_data)  # 触发前向传播，激活钩子函数

# 使用中间编码层输出
print(intermediate_output)

# 取消钩子函数注册
hook_handle.remove()