timm/tf_efficientnet_lite0.in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/tf_efficientnet_lite0.in1k 图片分类模型适配到昇腾 NPU (Ascend910)。 模型使用 ModelScope 下载本地权重，通过 timm.create_model(pretrained=False) 创建并加载权重，在 NPU 上完成推理验证、精度一致性检查和性能基准测试。

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_649 (0.0011)
• Top-2: class_979 (0.0011)
• Top-3: class_977 (0.0011)
• Top-4: class_445 (0.0011)
• Top-5: class_984 (0.0011)

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_649
• NPU Top-1: class_649
• CPU Top-5: class_649, class_979, class_977, class_445, class_984
• NPU Top-5: class_649, class_979, class_977, class_445, class_984
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

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 — 精度一致性检查
• logs/benchmark.log — 性能基准测试
• logs/env_check.log — NPU 环境检查

9. 注意事项

1. 模型权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，不提交到 Git 仓库。
2. 禁止直接使用 timm.create_model(..., pretrained=True) 从 HuggingFace 自动下载。
3. 测试图片为占位图（网络不可用时生成），实际部署请替换为真实图片。

10. 标签

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