다음은 torchsummary 라이브러리를 이용했을 때 모델의 구조입니다. 앞에서 모델 출력 결과와 비교하면 네트워크 내 파라미터 수와 구조가 이해하기 쉽게 표현되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 출력되는 정보로는 총 파라미터 수, 입력 크기, 네트워크의 총 크기 등이 있습니다.
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Layer (type) Output Shape Param #
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Conv2d-1 [-1, 16, 220, 220] 1,216
ReLU-2 [-1, 16, 220, 220] 0
MaxPool2d-3 [-1, 16, 110, 110] 0
Conv2d-4 [-1, 32, 106, 106] 12,832
ReLU-5 [-1, 32, 106, 106] 0
MaxPool2d-6 [-1, 32, 53, 53] 0
Linear-7 [-1, 512] 46,023,168
Linear-8 [-1, 2] 1,026
Softmax-9 [-1, 2] 0
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Total params: 46,038,242
Trainable params: 46,038,242
Non-trainable params: 0
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Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 19.47
Params size (MB): 175.62
Estimated Total Size (MB): 195.67
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