【第1章】【1-1_load_vgg.ipynb】にてVGG-16のモデル構成が書籍と異なっていますか？ about pytorch_advanced HOT 1 OPEN

ありがとうございます。

書籍の説明との違いは、執筆時のPyTorchとtorchvisionのバージョンが現在の最新よりも古いために発生しております。
最新バージョンのtorchvisionで読み込むVGGモデルは、記載いただいた通り、モジュール数が3つになっています。

第1章を進めるうえで、この違いは問題になりますでしょうか？

いいえ。問題ございません。この違いに起因するエラーはなく、第1章を進めることができます。

この (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))は何でしょうか？

このAdaptiveAvgPool2dは2次元のアベレージプーリング層です。output_sizeが7×7になっているのはfeatureモジュールからの出力サイズが7×7だからです。
「では、featureモジュールから7×7の特徴量が出てきたあと、7×7にアベレージプーリングするのであれば何の処理もしていないのと同じでは？」と思いますが、その通りです。
何の処理もしていません。

ただしこれは、入力画像をきちんと224×224にリサイズしてから、featureモジュールに入力しているためです。
featureモジュールに入力する画像のサイズが224×224でない場合、featureモジュールの出力は7×7にはなりません。
ですが、classifierモジュールは7×7の特徴量サイズを前提としているので、このような場合はエラーになってしまいます。

そこで、AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))で、featureモジュールから出力される特徴量サイズが何であれ、7×7の特徴量サイズへと変換してからclassifierモジュールへと渡すことで、エラー発生を避けています。

このように、入力画像サイズに起因したエラーが起きないようにavgpoolモジュールが追加されている（と私は思っている）のですが、ともあれ、きちんと入力画像のサイズをリサイズしておくのが良いです。

参考：PyTorchのAdaptiveAvgPool2dの解説
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=adaptiveavgpool2d#torch.nn.AdaptiveAvgPool2d

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