在 PyTorch 中，torchsummary 庫用于生成關于模型結構的摘要信息，包括每一層的輸入形狀、參數數量和輸出形狀等。torchsummary 提供了一個簡單且方便的方式來查看和分析 PyTorch 模型的結構，幫助用戶更好地理解模型并進行調試和優化。
具體來說，torchsummary 庫主要用于以下幾個方面：
1. 顯示模型結構：torchsummary 可以顯示 PyTorch 模型的層次結構，包括每一層的類型、輸入形狀、輸出形狀以及參數數量等信息，有助于用戶理解模型的組成和架構。
2. 統計參數數量：通過 torchsummary，用戶可以快速了解模型中各個層的參數數量，包括可訓練參數（trainable parameters）和非可訓練參數（non-trainable parameters），幫助評估模型的復雜度和規模。
3. 計算總參數量：torchsummary 還可以計算整個模型的總參數量，這對于內存消耗和模型大小的評估尤為有用。
總的來說，torchsummary 提供了一種直觀且方便的方式來查看和分析 PyTorch 模型的結構和參數信息，是在模型設計和調試過程中的有用工具。
