python - torch を使用してカフェモデルからレイヤーを取得する方法

Question

Python では、caffe を使用してレイヤーからデータを取得したい場合、次のコードがあります。

    input_image = caffe.io.load_image(imgName)
    input_oversampled = caffe.io.resize_image(input_image, self.net.crop_dims)
    prediction = self.net.predict([input_image])
    caffe_input = np.asarray(self.net.preprocess('data', prediction))
    self.net.forward(data=caffe_input)
    data = self.net.blobs['fc7'].data[4] // I want to get this value in lua

ただし、トーチを使用しているときは、同じアクションを実行する方法がわからないため、少し行き詰まります。現在、私は次のコードを持っています

require 'caffe'
require 'image'
net = caffe.Net('/opt/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt', '/opt/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel')
img = image.lena()
dest = torch.Tensor(3, 227,227)
img = image.scale(dest, img)
img = img:resize(10,3,227,227)
output = net:forward(img:float())
conv_nodes = net:findModules('fc7') -- not working

どんな助けでもいただければ幸いです