如何在pytorchlightning中将一个模型输出作为另一个模型的输入？

Question

我有一些我已经训练过的pytorch lightning模型，使用

...
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(dirpath=lightning_checkpoints_path)
trainer = Trainer(deterministic=config.is_deterministic,
                  max_epochs=config.num_epochs,
                  default_root_dir=lightning_checkpoints_path,
                  logger=logger,
                  callbacks=[checkpoint_callback],
                  gpus=1
                  )
trainer.fit(model, datamodule=datamodule)

现在我想训练另一个模型，该模型经过相同的datamodule，但是这次输入到新模型的每个数据点都应该是已经训练过的模型的输出，在eval模式下运行

我在文档中找不到任何类似的东西，在plain Pytork中做同样的事情非常麻烦，这就是为什么我首先去了lightning

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我想创建一个由VAE和分类器组成的半监督学习框架

这是在here中解释的