timm-dm_nfnet_f0.dm_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-dm_nfnet_f0.dm_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 192x192

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999999
最大绝对误差	0.009849
NPU 推理时间	11.24ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== dm_nfnet_f0.dm_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 192

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.7412879467010498, 0.24525678157806396, -0.7617629766464233, -0.4504958391189575, 1.8299291133880615]
推理时间: 311.60ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.7433995604515076, 0.24555444717407227, -0.7601894736289978, -0.4500143527984619, 1.8307570219039917]
推理时间: 11.24ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999999
Max Absolute Error: 0.009849
Relative Error: 0.007731

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999999（> 0.99 通过）
最大绝对误差：0.009849

timm-dm_nfnet_f0.dm_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-dm_nfnet_f0.dm_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 192x192

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999999
最大绝对误差	0.009849
NPU 推理时间	11.24ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== dm_nfnet_f0.dm_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 192

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.7412879467010498, 0.24525678157806396, -0.7617629766464233, -0.4504958391189575, 1.8299291133880615]
推理时间: 311.60ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.7433995604515076, 0.24555444717407227, -0.7601894736289978, -0.4500143527984619, 1.8307570219039917]
推理时间: 11.24ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999999
Max Absolute Error: 0.009849
Relative Error: 0.007731

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999999（> 0.99 通过）
最大绝对误差：0.009849