具体来说，torchsummary 库主要用于以下几个方面：
1. 显示模型结构：torchsummary 可以显示 PyTorch 模型的层次结构，包括每一层的类型、输入形状、输出形状以及参数数量等信息，有助于用户理解模型的组成和架构。
2. 统计参数数量：通过 torchsummary，用户可以快速了解模型中各个层的参数数量，包括可训练参数（trainable parameters）和非可训练参数（non-trainable parameters），帮助评估模型的复杂度和规模。
3. 计算总参数量：torchsummary 还可以计算整个模型的总参数量，这对于内存消耗和模型大小的评估尤为有用。
总的来说，torchsummary 提供了一种直观且方便的方式来查看和分析 PyTorch 模型的结构和参数信息，是在模型设计和调试过程中的有用工具。
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