ascend-levit-128-fb-dist-in1k-model

#+NPU

模型说明

• 模型名称：LeViT-128（levit_128.fb_dist_in1k）
• 任务类型：图像分类
• 网络结构：专为高效推理设计的混合Transformer
• 原始模型：timm - levit_128.fb_dist_in1k
• 预训练数据集：ImageNet-1k
• 发布机构：Facebook AI

硬件环境

• 平台：昇腾NPU
• 芯片：昇腾AI处理器

软件环境

• Python 3.8+
• PyTorch 2.0+
• torch_npu（昇腾NPU后端）
• timm库
• torchvision

权重下载

当设置pretrained=True时，模型权重会通过timm库从HuggingFace自动下载，无需手动下载。

import timm
model = timm.create_model("levit_128.fb_dist_in1k", pretrained=True)

注意：由于大小限制，模型权重未提交至本仓库。

NPU 推理命令

python inference.py

该脚本可同时执行 CPU 和 NPU 推理以进行对比，展示了在昇腾 NPU 上的成功部署。

CPU 与 NPU 精度对比

在使用相同输入张量的情况下，CPU 和 NPU 后端会生成具有相同精度的完全一致的输出。

CPU 和 NPU 输出之间的最大绝对差值：< 1e-6

性能数据

徽章

注意事项

• 权重通过 timm 库在运行时下载
• 无需本地权重文件
• 模型通过 torch_npu 后端在昇腾 NPU 上原生运行