timm（pytorch-image-models）是一种基于PyTorch实现的图像模型库，提供了大量的预训练模型和训练脚本，涵盖了广泛的图像分类、目标检测、图像分割等任务。
timm提供了多种图像模型的实现，包括经典的AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、EfficientNet等，同时也包含一些最新的模型，如RegNet、RepVGG、Swin Transformer等。这些模型在多个图像分类基准数据集上都取得了领先的性能，具有良好的可扩展性和易用性。
除了提供预训练模型之外，timm还提供了一些训练脚本，可以帮助用户快速构建自己的训练流程。同时，timm还提供了一些辅助函数和工具，如数据增强、学习率调度器、模型可视化等，方便用户对模型进行定制化的调整和优化。
总之，timm是一个非常实用和强大的图像模型库，可以帮助用户快速构建高效的图像模型，同时也方便了模型的调整和优化。