timm/convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k 图片分类模型适配到昇腾 NPU (Ascend910) 上运行。模型通过 ModelScope 下载本地权重，使用 timm.create_model(pretrained=False) 创建模型并加载权重，支持在单卡 NPU 上进行推理、精度一致性验证和性能基准测试。

2. 验证环境

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

• Top-1: class_975 (0.4374)
• Top-2: class_970 (0.1745)
• Top-3: class_979 (0.0362)
• Top-4: class_980 (0.0109)
• Top-5: class_976 (0.0058)

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_975
• NPU Top-1: class_975
• CPU Top-5: class_975, class_970, class_979, class_980, class_976
• NPU Top-5: class_975, class_970, class_979, class_980, class_976
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

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/inference.log — 推理结果
• logs/accuracy.log — 精度一致性验证
• logs/benchmark.log — 性能基准测试
• logs/env_check.log — NPU 环境检查

9. 注意事项

• 权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，严禁使用 timm.create_model(..., pretrained=True) 自动从 HuggingFace 下载。
• 推理脚本使用 timm.data.resolve_model_data_config + create_transform 进行预处理。
• 所有权重文件（.bin, .safetensors, .pth, .pt, .ckpt, .onnx）已加入 .gitignore，不会被提交到仓库。

10. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #ImageClassification