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gyccc/timm-convformer_s18.sail_in22k-NPU
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timm/convformer_s18.sail_in22k on Ascend NPU

1. 简介

本工程将 timm/convformer_s18.sail_in22k 图片分类模型适配到单卡昇腾 NPU（Ascend910）。

  • 模型类型：图片分类（Image Classification）
  • 输入尺寸：224x224
  • 输出类别数：21841
  • 模型结构：MetaFormer（ConvFormer S18）
  • 权重来源：ModelScope snapshot_download
  • 加载方式：timm.create_model(pretrained=False) + 本地 safetensors 权重

2. 验证环境

组件版本/型号
NPUAscend910
npu-smi25.5.2
PyTorchwith torch_npu support
timmlatest

环境检查日志：logs/env_check.log

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理脚本使用 ModelScope 下载权重，通过 model_utils.py 统一加载模型并迁移到 npu:0 执行真实推理。

推理日志：logs/inference.log

Model: timm/convformer_s18.sail_in22k
Model dir: /opt/atomgit/.cache/modelscope/hub/models/timm/convformer_s18___sail_in22k
Weights: /opt/atomgit/.cache/modelscope/hub/models/timm/convformer_s18___sail_in22k/model.safetensors
Missing keys: 0
Unexpected keys: 0
Input shape: [1, 3, 224, 224]
Output shape: [1, 21841]
Top-5 predictions:
  1. class_8469: 0.000608
  2. class_5905: 0.000588
  3. class_11384: 0.000541
  4. class_9150: 0.000479
  5. class_10619: 0.000476

4. 精度验证

python eval_accuracy.py

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

指标数值
max_abs_error0.000631
mean_abs_error0.000120
relative_error0.0064%
cosine_similarity1.000000
threshold1.0%
结果PASS
  • CPU Top-1 与 NPU Top-1 类别一致
  • CPU Top-5 与 NPU Top-5 类别一致

5. 性能参考

python benchmark.py
指标数值
平均 latency12.617 ms
P50 latency12.628 ms
P90 latency12.679 ms
吞吐量79.26 images/sec

性能日志：logs/benchmark.log

6. 精度评测

由于本模型权重为 sail_in22k（22k 预训练），未提供标准 ImageNet-1k 标签映射，因此未进行官方 Top-1/Top-5 精度评测。工程已通过 CPU-NPU 一致性验证，确认推理结果正确。

7. 自验证截图

见 screenshots/self_verification.png 与 screenshots/self_verification.txt。

8. 日志文件

日志内容
logs/env_check.logNPU 环境信息
logs/inference.logNPU 推理输出与 Top-5
logs/accuracy.logCPU-NPU 一致性对比
logs/benchmark.log延迟与吞吐量基准
logs/paths.txt模型与权重本地路径

9. 注意事项

  • 权重文件未提交到仓库，首次运行时会自动从 ModelScope 下载。
  • 测试图片为占位图（网络不可用），不影响推理功能验证。
  • 严禁使用 timm.create_model(..., pretrained=True) 触发 HuggingFace 直连下载。

10. 标签

#NPU