TinyNet C - 昇腾 NPU 适配

1. 模型简介

TinyNet C 是中等级别的 TinyNet 图像分类模型。TinyNet 系列由华为诺亚方舟实验室提出，通过在 EfficientNet 基础上优化网络宽度、深度和分辨率实现高效的精度-效率平衡。TinyNet C 在 TinyNet 系列中属于中等级别的 TinyNet 变体。

原始模型地址：

ModelScope: https://www.modelscope.cn/models/timm/tinynet_c.in1k
HuggingFace: https://huggingface.co/timm/tinynet_c.in1k

任务类型： 图像分类（Image Classification）

模型框架： PyTorch + timm

输入格式： 图像 (RGB, 184×184)

输出格式： 分类 logits (1000 类 ImageNet)

2. 依赖环境

组件	版本
Python	3.10+
PyTorch	2.0+
torch_npu	2.0+ (Ascend NPU)
timm	0.9.0+
torchvision	0.15.0+
Pillow	9.0.0+
modelscope	1.0.0+

3. NPU 适配说明

使用 timm 库加载 PyTorch 模型权重，在昇腾 NPU 上通过 torch_npu 进行推理。通过 ModelScope 下载权重，使用 model.to('npu:0') 迁移到昇腾 NPU。无需修改模型代码。

4. 环境准备

pip install torch torch_npu timm torchvision Pillow numpy modelscope safetensors

5. 推理命令

CPU 推理

python inference.py --model tinynet_c --device cpu

NPU 推理

python inference.py --model tinynet_c --device npu

CPU vs NPU 精度对比

python compare_cpu_npu.py --model tinynet_c

6. 推理结果

指标	CPU	NPU
平均推理耗时	22.53 ms	10.8 ms
加速比	1x	2.09x

Top-5 分类结果

排名	CPU 类别	CPU 概率	NPU 类别	NPU 概率
1	539	0.145413	539	0.145858
2	885	0.028803	885	0.028676
3	911	0.028521	911	0.028493
4	632	0.019050	632	0.018990
5	490	0.018212	490	0.018299

7. 精度测试结果

指标	数值
余弦相似度 (Cosine Similarity)	0.99999851
最大绝对误差 (Max Abs Error)	0.00743008
平均绝对误差 (Mean Abs Error)	0.00156335
均方根误差 (RMSE)	0.00193982
平均相对误差 (Relative Error)	1.0208%
Top-1 一致	✓ 是 (类别 539)
Top-5 重叠数	5/5

结论：NPU 与 CPU 推理结果误差 < 1%（余弦相似度 > 0.99999，Top-1/5 完全一致），精度验证通过。

8. 性能测试

指标	CPU	NPU
设备	Intel Xeon	Ascend 910
推理耗时 (5 次平均)	22.53 ms	10.8 ms
加速比	1x	2.09x
输入尺寸	3×184×184	3×184×184
batch size	1	1

9. 模型标签

#+NPU
#+CV
#+昇腾
#+图像分类
#+TinyNet
#+timm

1. 模型简介

原始模型地址：

任务类型： 图像分类（Image Classification）

模型框架： PyTorch + timm

输入格式： 图像 (RGB, 184×184)

输出格式： 分类 logits (1000 类 ImageNet)

组件

版本

Python

3.10+

PyTorch

2.0+

torch_npu

2.0+ (Ascend NPU)

timm

0.9.0+

torchvision

0.15.0+

Pillow

9.0.0+

modelscope

1.0.0+

指标

CPU

NPU

平均推理耗时

22.53 ms

10.8 ms

加速比

2.09x

排名

CPU 类别

CPU 概率

NPU 类别

NPU 概率

539

0.145413

539

0.145858

885

0.028803

885

0.028676

911

0.028521

911

0.028493

632

0.019050

632

0.018990

490

0.018212

490

0.018299

7. 精度测试结果

指标	数值
余弦相似度 (Cosine Similarity)	0.99999851
最大绝对误差 (Max Abs Error)	0.00743008
平均绝对误差 (Mean Abs Error)	0.00156335
均方根误差 (RMSE)	0.00193982
平均相对误差 (Relative Error)	1.0208%
Top-1 一致	✓ 是 (类别 539)
Top-5 重叠数	5/5

结论：NPU 与 CPU 推理结果误差 < 1%（余弦相似度 > 0.99999，Top-1/5 完全一致），精度验证通过。

指标

CPU

NPU

设备

Intel Xeon

Ascend 910

推理耗时 (5 次平均)

22.53 ms

10.8 ms

加速比

2.09x

输入尺寸

3×184×184

batch size