torchsummary.summary

torchsummary.summary是一个用于打印PyTorch模型概要的函数。它可以帮助我们快速了解模型的结构和参数数量。你可以使用以下语法来使用它：

from torchsummary import summary
import torch

# 定义模型
model = ...

# 将模型移到GPU（如果可用）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)

# 打印模型概要
summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))

其中，`model`是你定义的PyTorch模型，`input_channels`、`input_height`和`input_width`是输入张量的维度。此函数将打印出模型的概要信息，包括每个层的名称、输出形状、参数数量和总共的参数数量。

请注意，torchsummary.summary是一个第三方库torch-summary的功能，你需要确保已经安装了这个库才能使用它。

相关问题

File "C:\Users\dell\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 72, in summary model(*x)

这个报错可能是因为在pycharm中运行代码时，出现了无法加载Python扩展的问题。这可能是由于缺少某些依赖项或环境变量未正确设置导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1.检查您的Python环境是否正确设置，并确保所有依赖项都已正确安装。

2.尝试重新安装torchvision和Pillow库，这些库通常用于处理图像。

3.尝试更新您的PyCharm版本，以确保您使用的是最新版本。

关于第二个引用，它显示了一个名为rl的conda环境中安装的一些包的列表，其中包括numpy、numpy-base和opencv-python等。这些包通常用于机器学习和计算机视觉任务。如果您想在这个环境中使用这些包，您需要在代码中导入它们。

关于您提到的第三个问题，这个报错可能是因为您的模型需要输入一些张量作为参数，但您没有正确地传递这些张量。您可以检查您的代码，确保您正确地传递了所有必需的参数。如果您仍然无法解决这个问题，您可以提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地帮助您解决这个问题。

Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\codeing.py", line 54, in <module> summary(model, torch.zeros(2,1,28,28)) File "E:\condaCache\condaEnv\torch3.9\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 60, in summary x = [torch.rand(2, *in_size).type(dtype) for in_size in input_size] File "E:\condaCache\condaEnv\torch3.9\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 60, in <listcomp> x = [torch.rand(2, *in_size).type(dtype) for in_size in input_size] TypeError: rand(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 2

这个错误的原因是`summary`函数期望接受一个包含输入张量尺寸的元组，但是你提供的最后一个参数是一个张量。要解决这个问题，你需要将最后一个参数从张量改为元组。

例如，如果你想要查看一个输入大小为`(2, 1, 28, 28)`的模型结构，你可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 20, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(20, 64, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(1024, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

summary(model, (1, 28, 28))

其中，`(1, 28, 28)`是一个元组，表示输入张量的大小。如果你想要使用一个全零的张量作为输入，可以使用以下代码：

input_size = (2, 1, 28, 28)
inputs = torch.zeros(input_size)
summary(model, input_size)

这里，`input_size`是一个元组，表示输入张量的大小，`inputs`是一个全零张量，用于占位符。