timm/convformer_s18.sail_in22k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/convformer_s18.sail_in22k 图片分类模型适配到华为昇腾 NPU（Ascend910）。 使用 ModelScope 下载权重，通过 timm.create_model(..., pretrained=False) 加载本地权重， 并在 NPU 上完成推理验证、CPU-NPU 精度一致性检查和性能基准测试。

2. 验证环境

• 硬件: Ascend910
• CANN: 8.5.1
• PyTorch: 2.x
• torch_npu: 适配 CANN 8.5.1
• timm: 最新版
• modelscope: 最新版

环境详情见 logs/env_check.log。

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

• Top-1: class_8469 (0.0006)
• Top-2: class_5905 (0.0006)
• Top-3: class_11384 (0.0005)
• Top-4: class_9150 (0.0005)
• Top-5: class_10619 (0.0005)

日志保存在 logs/inference.log。

4. 精度验证

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

• CPU Top-1: class_8469
• NPU Top-1: class_8469
• CPU Top-5: class_8469, class_5905, class_11384, class_9150, class_10619
• NPU Top-5: class_8469, class_5905, class_11384, class_9150, class_10619
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

在单卡 Ascend910 上，输入尺寸 (1, 3, 224, 224) 的基准测试结果：

日志保存在 logs/benchmark.log。

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

见 screenshots/self_verification.png。

8. 日志文件

• logs/env_check.log — 环境检查日志
• logs/inference.log — 推理日志
• logs/accuracy.log — 精度验证日志
• logs/benchmark.log — 性能基准测试日志

9. 注意事项

1. 权重通过 ModelScope snapshot_download 自动下载，首次运行需联网。
2. 严禁使用 timm.create_model(..., pretrained=True)，避免 HuggingFace 自动下载。
3. 确保 NPU 驱动和 CANN 环境已正确配置。
4. 测试图片为占位图（网络下载失败时生成），推理结果仅用于验证模型可运行。

10. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #timm #convformer #image-classification