不同大小输入和输出的深度学习架构可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行解决。CNN是一种适用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习架构，可以处理具有不同大小的输入和输出。

以下是一个使用CNN解决不同大小输入和输出的图像分类问题的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型架构
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(None, None, 3)),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'),
    layers.GlobalMaxPooling2D(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

在上面的代码示例中，我们使用了一个卷积神经网络模型来处理具有不同大小输入和输出的图像分类问题。模型的输入形状为(None, None, 3)，表示可以接受任意大小的图像，并具有3个通道（RGB）。模型的输出为大小为10的向量，表示图像属于10个不同的类别之一。

通过使用CNN，我们可以处理不同大小的输入和输出。卷积层和池化层可以自适应地处理不同大小的输入图像，而全局池化层可以将不同大小的特征图转换为固定大小的特征向量。这使得我们能够处理具有不同大小输入和输出的深度学习问题。