请代码调用飞桨提供的summary接口对组建好的模型进行可视化，用于模型结构和参数信息的查看和确认。

在PaddlePaddle (飞桨) 中，你可以使用`summary` API 来对模型进行可视化，展示模型结构和参数信息。首先，你需要确保已经安装了飞桨的`paddle.vision`和`paddle.summary`模块。以下是一个基础的示例：

import paddle
from paddle.nn import Linear
from paddle.vision.models import resnet50
from paddle.summary import summary

# 定义并加载预训练模型
model = resnet50(pretrained=True)

# 添加一层自定义层以演示总结
custom_layer = Linear(in_features=model.fc.in_features, out_features=10, bias_attr=False)

# 创建新的模型结构，这里以Sequential为例
model_customized = paddle.Sequential(list(model.children()) + [custom_layer])

# 拟合的优化器和损失函数
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model_customized.parameters(), learning_rate=0.001)
criterion = paddle.nn.CrossEntropyLoss()

# 创建summary writer
summary_writer = paddle.summary.create_summaryWriter(log_dir="my_model_summary")

# 对模型进行summary
with paddle.no_grad():
    summary(model_customized, input=paddle.randn((1, 3, 224, 224)), 
            writer=summary_writer, global_step=0)

# 记得关闭writer以保存结果
summary_writer.close()

上述代码会在指定的日志目录(`log_dir`)下生成一个HTML文件，其中包含了模型的结构图、参数数量以及参数分布的直方图等信息。`global_step`参数在这里表示的是当前的训练步数，你也可以设置为其他值。