# Codeblock 10 Output ========================================================================================== Layer (type:depth-idx) Output Shape Param # ========================================================================================== MobileNetV1 [1, 1000] -- ├─FirstConv: 1-1 [1, 32, 112, 112] -- │ └─Conv2d: 2-1 [1, 32, 112, 112] 864 │ └─BatchNorm2d: 2-2 [1, 32, 112, 112] 64 │ └─ReLU: 2-3 [1, 32, 112, 112] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-2 [1, 64, 112, 112] -- │ └─Conv2d: 2-4 [1, 32, 112, 112] 288 │ └─BatchNorm2d: 2-5 [1, 32, 112, 112] 64 │ └─ReLU: 2-6 [1, 32, 112, 112] -- │ └─Conv2d: 2-7 [1, 64, 112, 112] 2,048 │ └─BatchNorm2d: 2-8 [1, 64, 112, 112] 128 │ └─ReLU: 2-9 [1, 64, 112, 112] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-3 [1, 128, 56, 56] -- │ └─Conv2d: 2-10 [1, 64, 56, 56] 576 │ └─BatchNorm2d: 2-11 [1, 64, 56, 56] 128 │ └─ReLU: 2-12 [1, 64, 56, 56] -- │ └─Conv2d: 2-13 [1, 128, 56, 56] 8,192 │ └─BatchNorm2d: 2-14 [1, 128, 56, 56] 256 │ └─ReLU: 2-15 [1, 128, 56, 56] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-4 [1, 128, 56, 56] -- │ └─Conv2d: 2-16 [1, 128, 56, 56] 1,152 │ └─BatchNorm2d: 2-17 [1, 128, 56, 56] 256 │ └─ReLU: 2-18 [1, 128, 56, 56] -- │ └─Conv2d: 2-19 [1, 128, 56, 56] 16,384 │ └─BatchNorm2d: 2-20 [1, 128, 56, 56] 256 │ └─ReLU: 2-21 [1, 128, 56, 56] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-5 [1, 256, 28, 28] -- │ └─Conv2d: 2-22 [1, 128, 28, 28] 1,152 │ └─BatchNorm2d: 2-23 [1, 128, 28, 28] 256 │ └─ReLU: 2-24 [1, 128, 28, 28] -- │ └─Conv2d: 2-25 [1, 256, 28, 28] 32,768 │ └─BatchNorm2d: 2-26 [1, 256, 28, 28] 512 │ └─ReLU: 2-27 [1, 256, 28, 28] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-6 [1, 256, 28, 28] -- │ └─Conv2d: 2-28 [1, 256, 28, 28] 2,304 │ └─BatchNorm2d: 2-29 [1, 256, 28, 28] 512 │ └─ReLU: 2-30 [1, 256, 28, 28] -- │ └─Conv2d: 2-31 [1, 256, 28, 28] 65,536 │ └─BatchNorm2d: 2-32 [1, 256, 28, 28] 512 │ └─ReLU: 2-33 [1, 256, 28, 28] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-7 [1, 512, 14, 14] -- │ └─Conv2d: 2-34 [1, 256, 14, 14] 2,304 │ └─BatchNorm2d: 2-35 [1, 256, 14, 14] 512 │ └─ReLU: 2-36 [1, 256, 14, 14] -- │ └─Conv2d: 2-37 [1, 512, 14, 14] 131,072 │ └─BatchNorm2d: 2-38 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ └─ReLU: 2-39 [1, 512, 14, 14] -- ├─ModuleList: 1-8 -- -- │ └─DepthwiseSeparableConv: 2-40 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-1 [1, 512, 14, 14] 4,608 │ │ └─BatchNorm2d: 3-2 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-3 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-4 [1, 512, 14, 14] 262,144 │ │ └─BatchNorm2d: 3-5 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-6 [1, 512, 14, 14] -- │ └─DepthwiseSeparableConv: 2-41 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-7 [1, 512, 14, 14] 4,608 │ │ └─BatchNorm2d: 3-8 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-9 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-10 [1, 512, 14, 14] 262,144 │ │ └─BatchNorm2d: 3-11 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-12 [1, 512, 14, 14] -- │ └─DepthwiseSeparableConv: 2-42 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-13 [1, 512, 14, 14] 4,608 │ │ └─BatchNorm2d: 3-14 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-15 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-16 [1, 512, 14, 14] 262,144 │ │ └─BatchNorm2d: 3-17 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-18 [1, 512, 14, 14] -- │ └─DepthwiseSeparableConv: 2-43 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-19 [1, 512, 14, 14] 4,608 │ │ └─BatchNorm2d: 3-20 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-21 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-22 [1, 512, 14, 14] 262,144 │ │ └─BatchNorm2d: 3-23 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-24 [1, 512, 14, 14] -- │ └─DepthwiseSeparableConv: 2-44 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-25 [1, 512, 14, 14] 4,608 │ │ └─BatchNorm2d: 3-26 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-27 [1, 512, 14, 14] -- │ │ └─Conv2d: 3-28 [1, 512, 14, 14] 262,144 │ │ └─BatchNorm2d: 3-29 [1, 512, 14, 14] 1,024 │ │ └─ReLU: 3-30 [1, 512, 14, 14] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-9 [1, 1024, 7, 7] -- │ └─Conv2d: 2-45 [1, 512, 7, 7] 4,608 │ └─BatchNorm2d: 2-46 [1, 512, 7, 7] 1,024 │ └─ReLU: 2-47 [1, 512, 7, 7] -- │ └─Conv2d: 2-48 [1, 1024, 7, 7] 524,288 │ └─BatchNorm2d: 2-49 [1, 1024, 7, 7] 2,048 │ └─ReLU: 2-50 [1, 1024, 7, 7] -- ├─DepthwiseSeparableConv: 1-10 [1, 1024, 7, 7] -- │ └─Conv2d: 2-51 [1, 1024, 7, 7] 9,216 │ └─BatchNorm2d: 2-52 [1, 1024, 7, 7] 2,048 │ └─ReLU: 2-53 [1, 1024, 7, 7] -- │ └─Conv2d: 2-54 [1, 1024, 7, 7] 1,048,576 │ └─BatchNorm2d: 2-55 [1, 1024, 7, 7] 2,048 │ └─ReLU: 2-56 [1, 1024, 7, 7] -- ├─AdaptiveAvgPool2d: 1-11 [1, 1024, 1, 1] -- ├─Linear: 1-12 [1, 1000] 1,025,000 ├─Softmax: 1-13 [1, 1000] -- ========================================================================================== Total params: 4,231,976 Trainable params: 4,231,976 Non-trainable params: 0 Total mult-adds (Units.MEGABYTES): 568.76 ========================================================================================== Input size (MB): 0.60 Forward/backward pass size (MB): 80.69 Params size (MB): 16.93 Estimated Total Size (MB): 98.22 ==========================================================================================