torch timm.creat_model

`torchvision`中的`models`库是一个预训练模型的集合，但是它只包含了一些常用的模型，而`pytorch-image-models`(timm)库则包含了更多的模型，同时也支持更多的模型定制化操作。

`timm`库的`create_model`函数可以用来创建模型，它的函数签名如下：

def create_model(
    model_name: str,
    pretrained: bool = False,
    num_classes: int = 0,
    in_chans: int = 3,
    checkpoint_path: Optional[str] = None,
    scriptable: bool = True,
    **kwargs: Any
) -> nn.Module:

其中，`model_name`是模型名称，`pretrained`指定是否使用预训练模型，`num_classes`指定模型的输出类别数，`in_chans`指定输入图像的通道数，`checkpoint_path`指定加载的模型的权重文件路径，`scriptable`指定是否使用TorchScript模式，`**kwargs`可以传入其他的模型参数。

下面是一个创建ResNet18模型的示例：

import torch
import timm

model = timm.create_model("resnet18", pretrained=True)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
print(output.shape)

这里使用了`timm`库中的`create_model`函数来创建了一个ResNet18模型，并使用随机生成的输入数据进行了一次前向计算，输出了模型的输出形状。