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gyccc/timm-inception_v3.tv_in1k-NPU
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timm/inception_v3.tv_in1k on Ascend NPU

1. 简介

将 InceptionV3 (timm/inception_v3.tv_in1k) 适配到华为昇腾 NPU (Ascend910)。使用 ModelScope snapshot_download 下载权重，timm.create_model(pretrained=False) 加载本地权重，无需 HuggingFace 直连下载。

2. 验证环境

  • 硬件：华为昇腾 910B NPU (Ascend910_9362)
  • 框架：PyTorch + torch_npu
  • 模型：timm/inception_v3.tv_in1k (InceptionV3, 1000 classes)
  • 输入尺寸：299x299 (bicubic interpolation)
  • 归一化：mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)

3. 推理运行

python3 inference.py

推理结果 (NPU)：

排名类别概率
Top-1class_800.063633
Top-2class_9800.049530
Top-3class_1150.041755
Top-4class_9730.032619
Top-5class_830.025956

4. 精度验证

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

指标数值
max_abs_error0.019016
mean_abs_error0.002991
relative_error0.3106%
cosine_similarity0.999995
threshold1.0%
结果PASS
  • CPU Top-1: class_80
  • NPU Top-1: class_80
  • CPU Top-5: class_80, class_83, class_115, class_973, class_980
  • NPU Top-5: class_80, class_83, class_115, class_973, class_980
  • Top-1 match: True
  • Top-5 match: True

5. 性能参考

指标数值
平均延迟10.77 ms
最小延迟10.62 ms
最大延迟10.91 ms
P50 延迟10.75 ms
P90 延迟10.91 ms
P95 延迟10.91 ms
吞吐量92.87 images/sec

测试条件：2 次预热 + 10 次正式测量，batch_size=1, input_size=299x299

6. 精度评测说明

本项目包含单图 smoke consistency 验证，非官方 ImageNet 完整验证集评测。详细指标见第 4 节。

7. 自验证截图

截图内容见 screenshots/self_verification.png

8. 日志文件

  • 推理日志：logs/inference.log
  • 精度日志：logs/accuracy.log
  • 性能日志：logs/benchmark.log
  • 环境检查：logs/env_check.log

9. 注意事项

  • 使用 ModelScope snapshot_download 下载权重，不使用 HuggingFace 直连
  • timm.create_model(pretrained=False) + 本地权重加载
  • 输入尺寸为 299x299（InceptionV3 标准输入）
  • 仅使用单卡 NPU (npu:0)

10. 标签

#NPU