torchsummary下载

torchsummary是一个用于打印PyTorch模型概要信息的工具。它提供了一个简单的包装器来计算和打印出模型的总参数数量和每一层的输出大小。

要下载torchsummary，可以按照以下步骤进行：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 通过pip安装torchsummary。在终端中键入以下命令并按下回车：

pip install torchsummary

3. 等待安装完成。pip会自动从Python软件包索引中下载torchsummary并进行安装。
4. 安装完成后，可以在Python脚本中导入torchsummary并使用它来打印模型概要信息。

以下是一个使用torchsummary打印模型概要信息的示例代码：

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

# 定义一个简单的模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 创建一个模型实例
model = Net()

# 打印模型概要信息
summary(model, (3, 32, 32))

上述示例中，首先导入了需要的库和模块。然后定义了一个简单的模型，其中包含了卷积层和全连接层。接下来创建了一个模型实例，并使用summary函数打印出模型的概要信息。传递给summary函数的参数是模型的实例和输入数据的大小。在这个例子中，输入数据的大小是(3, 32, 32)，表示输入图像的通道数、高度和宽度。

通过以上步骤，你就可以成功下载并使用torchsummary了。