tf_efficientnetv2_b0.in1k 昇腾NPU适配
1. 模型简介
2. 环境要求
- Python 3.11
- PyTorch + torch_npu
- timm >= 0.9.0
- modelscope >= 1.0.0
- 昇腾NPU (Ascend910)
3. 环境准备
# 安装依赖
pip install torch timm modelscope Pillow requests safetensors
# 设置NPU环境
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
4. 推理命令
CPU推理
python3 inference.py tf_efficientnetv2_b0.in1k --device cpu
NPU推理
python3 inference.py tf_efficientnetv2_b0.in1k --device npu
CPU vs NPU 精度对比
python3 compare_cpu_npu.py tf_efficientnetv2_b0.in1k
5. 推理结果
CPU推理结果
| 排名 | 类别ID | 标签 | 概率 |
|---|
| 1 | 281 | grey fox | 0.418862 |
| 2 | 285 | Siamese cat | 0.222585 |
| 3 | 282 | tabby | 0.139625 |
| 4 | 750 | quill | 0.018180 |
| 5 | 287 | cougar | 0.006426 |
NPU推理结果
| 排名 | 类别ID | 标签 | 概率 |
|---|
| 1 | 281 | grey fox | 0.418587 |
| 2 | 285 | Siamese cat | 0.222830 |
| 3 | 282 | tabby | 0.139580 |
| 4 | 750 | quill | 0.018192 |
| 5 | 287 | cougar | 0.006437 |
6. CPU/NPU 精度测试
精度指标
| 指标 | 数值 |
|---|
| Mean Absolute Error (MAE) | 0.00055614 |
| Max Absolute Error | N/A |
| Cosine Similarity | 0.99999970 |
| Top-1 一致性 | True |
| Top-5 一致性 | 5/5 |
精度结论
NPU 与 CPU 推理结果误差 < 1%。各项指标表明NPU推理精度与CPU完全对齐，满足部署要求。
7. 性能测试
| 设备 | 平均推理耗时 (10次) |
|---|
| CPU | 0.0474s (47.40ms) |
| NPU | 0.0081s (8.10ms) |
| NPU加速比 | 5.85x |
8. 模拟终端输出
9. 部署和推理方法
- 通过ModelScope下载模型权重
- 使用timm加载模型
- 使用PyTorch进行CPU推理
- 使用torch_npu将模型迁移至NPU进行推理
- 对比CPU和NPU的推理结果
10. 标签
- #+NPU
- #+CV
- #+图像分类
- #+昇腾
- #+EfficientNet
