如何修改timm库模型的输入大小，任意举例说明

可以使用torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()函数对输入图片进行自适应平均池化，将图片大小调整为模型输入大小。举例来说，如果模型要求输入大小为224×224，而输入图片大小为300×300，那么可以使用下面的代码进行调整：

import torch.nn.functional as F

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.backbone = timm.create_model('resnet50', pretrained=True)
        self.adaptive_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((224, 224))
        
    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.adaptive_pool(x)
        x = F.relu(x, inplace=True)
        return x

在这个例子中，我们使用了预训练的resnet50模型，将输入图片大小调整为224×224，然后再送入模型进行预测。