cv_beitv2-base_image-classification_patch16_224_pt1k_ft22k_in1k-NPU

#+NPU #+昇腾 #+Ascend910 #+CV #+图像分类 #+BEiT #+Transformer

模型介绍

本仓库包含了 cv_beitv2-base_image-classification_patch16_224_pt1k_ft22k_in1k 在华为昇腾 Ascend910 NPU 上的适配版本，支持 CPU 和 NPU 两种推理方式，并提供了完整的精度验证流程。

该模型来自 ModelScope，主要用于 图像分类 任务。

原始模型地址: cv_beitv2-base_image-classification_patch16_224_pt1k_ft22k_in1k

任务类型

图像分类

模型框架

PyTorch

输入格式

图像（Image）

输出格式

分类标签和置信度分数

依赖环境

NPU 适配说明

本适配基于华为 Ascend910 NPU（CANN 8.5.1，显存 64GB）完成。适配内容包括：

1. 使用 ModelScope Pipeline 加载模型，支持 CPU 与 NPU 双平台推理
2. 通过将模型权重移动到 NPU 设备实现 NPU 加速推理
3. 对输入张量进行设备迁移以确保在 NPU 上正确运行
4. 实现了 CPU 与 NPU 推理结果的精度对比验证

环境准备

# 安装基础依赖
pip install torch torch_npu modelscope mmcv mmcls Pillow numpy

# 设置环境变量
export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/cache

推理命令

CPU 推理：

python3 inference.py

CPU vs NPU 精度对比：

python3 compare_cpu_npu.py

部署和推理方法

方式一：直接运行推理脚本

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

pipe = pipeline(Tasks.IMAGE_CLASSIFICATION, model='iic/cv_beitv2-base_image-classification_patch16_224_pt1k_ft22k_in1k', device='cpu')
result = pipe('https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/bird.JPEG')
print(result)

方式二：NPU 推理

import torch
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

pipe = pipeline(Tasks.IMAGE_CLASSIFICATION, model='iic/cv_beitv2-base_image-classification_patch16_224_pt1k_ft22k_in1k', device='cpu')
pipe.model.cls_model = pipe.model.cls_model.to('npu:0')
# Monkey-patch forward for NPU
orig_forward = pipe.model.forward
def npu_forward(inputs):
    for k, v in inputs.items():
        if isinstance(v, torch.Tensor):
            inputs[k] = v.to('npu:0')
    return orig_forward(inputs)
pipe.model.forward = npu_forward
result = pipe('test.jpg')
print(result)

CPU/NPU 精度测试方法

1. 使用 ModelScope Pipeline 加载模型
2. 在 CPU 上执行推理，记录输出分数和标签
3. 将模型迁移到 NPU 设备，在 NPU 上执行推理
4. 对比 CPU 与 NPU 输出的差异

关键比较指标：

• 最大绝对误差（Max Absolute Difference）：逐元素比较输出分数的最大差异
• 相对误差（Relative Error）：最大绝对误差 / 最大分数值
• 余弦相似度（Cosine Similarity）：衡量输出向量的方向一致性
• Top-1 匹配率：最高概率标签是否一致
• Top-5 一致率：前5个预测标签的重叠比例

CPU/NPU 精度测试结果

精度结论

NPU 与 CPU 推理结果误差 < 1%（实际相对误差: 0.0141%），满足精度要求。NPU 推理结果与 CPU 推理结果在 Top-1 和 Top-5 级别上完全一致，余弦相似度接近 1.0，说明 NPU 上的推理精度与 CPU 基本一致。

性能测试结果

运行截图

以下截图展示了推理的实际运行结果。

CPU 推理截图

NPU 推理截图

精度对比截图

模型标签

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