怎么下载torchsummary 给出具体的步骤

你可以按照以下步骤下载并安装torchsummary：

1. 打开终端或命令行窗口，并输入以下命令来安装torchsummary：

pip install torchsummary

2. 如果你使用的是conda环境，则可以使用以下命令来安装：

conda install -c conda-forge torchsummary

3. 安装完成后，在Python脚本中导入torchsummary：

from torchsummary import summary

4. 现在你可以使用summary函数来查看模型的结构和参数数量，例如：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例
net = Net()

# 使用summary函数查看模型结构和参数数量
summary(net, (3, 32, 32))

输出结果如下：

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1            [-1, 6, 28, 28]             456
         MaxPool2d-2            [-1, 6, 14, 14]               0
            Conv2d-3           [-1, 16, 10, 10]           2,416
         MaxPool2d-4             [-1, 16, 5, 5]               0
            Linear-5                  [-1, 120]          48,120
            Linear-6                   [-1, 84]          10,164
            Linear-7                   [-1, 10]             850
================================================================
Total params: 61,006
Trainable params: 61,006
Non-trainable params: 0
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