class VGG(nn.Module):
    def __init__(self, features, output_dim):
        super().__init__()
        self.features = features ------ VGG 모델에 대한 매개변수에서 받아 온 features 값을 self.features에 넣어 줍니다.
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512*7*7, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, output_dim)
        ) ------ 완전연결층과 출력층 정의

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        h = x.view(x.shape[0], -1)
        x = self.classifier(h)
        return x, h