torchsummary库的使用

torchsummary是一个用于打印PyTorch模型摘要信息的Python库，可以方便地查看模型的参数量、每一层的输出形状、以及总体的计算图结构等信息。它支持打印出各种类型的模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、transformer等。

在深度学习中，模型的复杂度和性能是非常重要的指标。通过打印模型的摘要信息，我们可以快速了解模型的规模、参数数量和计算图结构等信息，从而更好地理解模型的复杂度和性能，并进行相应的调整和优化。

torchsummary库提供了非常简单易用的API，只需要导入所需的库、定义模型和输入数据的尺寸，就可以打印出模型的摘要信息。它还支持设置多个输入数据的尺寸，以适应不同的输入数据。

当使用torchsummary时，我们首先需要确保已经安装了PyTorch和torchsummary模块。可以使用以下命令安装torchsummary：

pip install torchsummary

在我们安装好后，我们需要引入自己的网络模型，然后使用torchsummary打印自定义网络模型的信息。

# 创建一个实例化的模型
model = model()

# 定义输入数据的尺寸
input_size = (3, 32, 32)  
# 输入图像的通道数为3，高度和宽度为32

# 使用torchsummary的summary函数打印模型的摘要信息
summary(model, input_size)