timm库是聚合了各种SOTA图像分类模型的python库，里面有上千种模型，大部分模型还提供了在ImageNet数据集上预训练的权重。典型的如Resnet系列、Inception系列、ConvNeXt系列，以及基于ViT的模型。
timm库支持的模型名称可通过内置的查询函数timm.list_models查看，各种模型性能评估排名在官网的Results章节中。模型通过 timm.create_model函数去创建，如果是从预训练权重加载模型，首次调用会自动从huggingface hub下载权重文件。
timm库的官网在两个地方，里面的内容侧重不同：
1.GitHub：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
这里有最全面的timm文档索引和最新模型更新动态，在熟练掌握了timm的使用方法后，适合定期关注此网页。它的Results章节中有非常全面的模型性能评估排名，包括了IN-1k Top1得分、模型参数量、模型图片分辨率等等细节。
2.HuggingFace：https://huggingface.co/docs/timm/index
这里包含了新手教程和参考文档，也有主要的模型家族说明，但关于模型本身的文档不是最新的，最新引入的模型说明在GitHub官网。这里的页面结构清晰全面，教程也写得很清楚，适合在这里全面学习。
timm库提供的主要功能包括：
- 模型仓库，并提供在ImageNet上预训练的权重。一般是在IN-22k数据集上预训练，在IN-1K数据集上微调。
- 定制修改模型，例如修改模型最后一层的结构，以适应定制化的图片分类需求。
- 训练/验证/推理脚本，在本地重新训练或者微调模型，直接运行脚本，无需编写代码。
- 优化器，各种常用优化器。
- 调度器，各种常用调度器。
- 数据增强，例如Mixup和CutMix
从官网的示例代码和脚本看，timm库有两种用法：
- 直接使用官方训练脚本，在自定义的数据集上训练或微调模型。训练脚本可指定调度器、学习率、数据增强方式等各种参数，无需编写pyhon程序。
- 编写python代码，从timm库创建模型，使用它的优化器、调度器、数据增强函数等，核心的训练循环需要自己编写代码。
总结：在图片分类模型训练上，和fastai.vision相比，timm库更底层，基于python库添加了预定义和预训练的模型，以及部分优化器、调度器、数据增强函数。而fastai封装了更高层的训练框架，和timm库集成也很好，可以在fastai中直接使用timm的模型库，故在图像分类任务上，基于fastai库开展工作更加便利。
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