預先訓練的模型中提取特徵的一種常見方法是使用模型的中間層。例如，如果使用卷積神經網絡 (CNN) 來預訓練圖像識別模型，則可以使用 CNN 的某些中間層（如卷積層或池化層）來提取圖像的特徵。
另外，您可以將整個預先訓練的模型看作是一個特徵提取器。 一種方法是將輸入數據丟入預先訓練的模型中，然後使用模型的最後一層輸出 (通常是分類層) 作為特徵。
最後，您還可以使用深度學習框架中內置的函數（如 Keras 中的 model.predict()）來提取特徵。
在使用預先訓練的模型提取特徵時，重要的是要注意模型是否符合您的任務，並且選擇適當的層和方法。