timm-deit3_base_patch16_224.fb_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-deit3_base_patch16_224.fb_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 224x224

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999997
最大绝对误差	0.103826
NPU 推理时间	5.97ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== deit3_base_patch16_224.fb_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 224

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-8.89059066772461, -7.595997333526611, -6.239767551422119, -6.692350387573242, -4.739859104156494]
推理时间: 209.25ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-8.843295097351074, -7.539959907531738, -6.172846794128418, -6.630853652954102, -4.663447380065918]
推理时间: 5.97ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999997
Max Absolute Error: 0.103826
Relative Error: 0.009449

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999997（> 0.99 通过）
最大绝对误差：0.103826

timm-deit3_base_patch16_224.fb_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-deit3_base_patch16_224.fb_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 224x224

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999997
最大绝对误差	0.103826
NPU 推理时间	5.97ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== deit3_base_patch16_224.fb_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 224

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-8.89059066772461, -7.595997333526611, -6.239767551422119, -6.692350387573242, -4.739859104156494]
推理时间: 209.25ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-8.843295097351074, -7.539959907531738, -6.172846794128418, -6.630853652954102, -4.663447380065918]
推理时间: 5.97ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999997
Max Absolute Error: 0.103826
Relative Error: 0.009449

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999997（> 0.99 通过）
最大绝对误差：0.103826