MindSpore静态图模式下如何实现获取网络中间层的输出

pytorch/动态图下，如下代码运行正常，但是换到静态图模式下会报错，静态图下该如何实现遍历网络层并提取中间特定某几层的输出？

layers_of_interest = [5, 10, 15, 20]
result = []
for i, layer in enumerate(self.layers):
    x = layer(x)
    if i in layers_of_interest:
        result.append(x)
return result

解答：

如果只是查看网络中间输出的话可以使用print，如果需要取出来中间结果进行计算等操作，可以定义parameter之后将中间层结果赋值到该parameter中去

不要用自己创建的Tuple，可以用ParameterTuple 把想拿到的权重先都放到init里初始化好，后面按照循环赋值的方式进行赋值

类似这样试下，最后拿到的cell_out就是中间层的输出：
可以在 中定义 Cell.__init__(self): 
   self.cell_out = ParameterTuple([Parameters]) #Parameters 为设置为 需要保存的中间层输出的dtype和shape。
def construct():
layers_of_interest = [5, 10, 15, 20]
result = []
for i, layer in enumerate(self.layers):
    x = layer(x)
    j = 0
    if i in layers_of_interest:
        cell_out[j] = x
        j += 1
return result