pytorch下的vgg16 model有多少个module？名称分别是什么？

VGG16模型在PyTorch中包含13个子模块。它们的名称和作用如下：

1. `features[0]`: 卷积层，输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，填充为1
2. `features[1]`: ReLU激活函数
3. `features[2]`: 卷积层，输入通道数为64，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，填充为1
4. `features[3]`: ReLU激活函数
5. `features[4]`: 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2
6. `features[5]`: 卷积层，输入通道数为64，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，填充为1
7. `features[6]`: ReLU激活函数
8. `features[7]`: 卷积层，输入通道数为128，输出通道数为128，卷积核大小为3x3，填充为1
9. `features[8]`: ReLU激活函数
10. `features[9]`: 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2
11. `features[10]`: 卷积层，输入通道数为128，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，填充为1
12. `features[11]`: ReLU激活函数
13. `features[12]`: 卷积层，输入通道数为256，输出通道数为256，卷积核大小为3x3，填充为1
14. `features[13]`: ReLU激活函数
15. `features[14]`: 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2
16. `features[15]`: 卷积层，输入通道数为256，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，填充为1
17. `features[16]`: ReLU激活函数
18. `features[17]`: 卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，填充为1
19. `features[18]`: ReLU激活函数
20. `features[19]`: 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2
21. `features[20]`: 卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，填充为1
22. `features[21]`: ReLU激活函数
23. `features[22]`: 卷积层，输入通道数为512，输出通道数为512，卷积核大小为3x3，填充为1
24. `features[23]`: ReLU激活函数
25. `features[24]`: 最大池化层，池化核大小为2x2，步长为2
26. `avgpool`: 平均池化层，池化核大小为7x7
27. `classifier[0]`: 全连接层，输入节点数为512x7x7，输出节点数为4096
28. `classifier[1]`: ReLU激活函数
29. `classifier[2]`: Dropout层，丢弃概率为0.5
30. `classifier[3]`: 全连接层，输入节点数为4096，输出节点数为4096
31. `classifier[4]`: ReLU激活函数
32. `classifier[5]`: Dropout层，丢弃概率为0.5
33. `classifier[6]`: 全连接层，输入节点数为4096，输出节点数为1000（对应ImageNet数据集的1000个类别）