根据上面的错误修改代码：

根据上述错误，你需要首先创建一个模型实例，然后将其加载到内存中。假设你在使用PyTorch，你可以按下面的方式修改代码：

import torch
from torchvision.models.segmentation import fcn_resnet101

# 创建模型实例
model = fcn_resnet101(num_classes=your_num_classes, pretrained=True)  # 更改num_classes为你实际分类的数量

# 检查是否有可用的GPU并选择合适的设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 将模型移动到选定的设备
model.to(device)

# 现在可以安全地使用model变量来进行summary操作了
summary(model=model, input_size=(1, 3, 640, 640), ...)  # 其他参数保持不变

这里的`your_num_classes`应该替换为你的任务所需的类别数量。如果你的模型不是从`torchvision.models.segmentation`模块导入的，那么`fcn_resnet101`部分也需要相应调整。