Термин «torchsummary conda», по-видимому, представляет собой комбинацию двух разных понятий: «torchsummary» и «conda».

1. torchsummary:
   Пакет «torchsummary» — это полезный инструмент в PyTorch, который предоставляет сводную информацию о модели PyTorch, показывая количество параметров и форму вывода каждого слоя. Вот пример того, как его использовать:

import torch
from torchsummary import summary
# Define your PyTorch model
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 10 * 10, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(-1, 64 * 10 * 10)
        x = self.fc1(x)
        return x
# Create an instance of your model
model = MyModel()
# Use torchsummary to print the summary
summary(model, (3, 32, 32))

Появится сводная информация о модели, включая выходную форму каждого слоя и общее количество параметров.

2. conda:
   “conda” — это кроссплатформенный менеджер пакетов и система управления средой, обычно используемый в экосистеме Python. Это помогает создавать и управлять изолированными средами с различными пакетами и зависимостями. Хотя сама «conda» не имеет конкретных методов, она предоставляет команды, которые помогают управлять пакетами и средами. Вот несколько часто используемых команд Conda:

• Создание новой среды:

  conda create --name myenv

• Активация среды:

  conda activate myenv

• Установка пакета:

  conda install packageName

• Список установленных пакетов:

  conda list

• Поиск пакетов:

  conda search packageName

• Обновление conda и всех установленных пакетов:

  conda update --all

• Создание среды из файла Environment.yml:

  conda env create --file environment.yml

• Экспорт среды в файл Environment.yml:

  conda env export --file environment.yml