pytorch没有torchsummary

如果你使用的是PyTorch官方版本，那么确实没有`torchsummary`这个模块，因为它是由第三方开发者编写的。但你可以通过安装`torchsummary`模块来使用它。

你可以在终端中使用以下命令来安装`torchsummary`模块：

pip install torchsummary

安装完成后，在你的Python代码中导入该模块：

from torchsummary import summary

然后你就可以使用`summary`函数来查看PyTorch模型的结构和参数数量了。例如：

import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

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

model = Net()
summary(model, (3, 32, 32))

这里我们定义了一个简单的卷积神经网络模型`Net`，并使用`summary`函数来查看模型的结构和参数数量。