xujiashuai/mobilenetv1_125
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mobilenetv1_125.ra4_e3600_r224_in1k 在昇腾 NPU 上的验证

1. 简介

本文档记录 timm/mobilenetv1_125.ra4_e3600_r224_in1k(MobileNetV1 125%)在昇腾 NPU 上的适配验证结果。

  • 模型来源:timm/mobilenetv1_125.ra4_e3600_r224_in1k
  • 架构:MobileNetV1(深度可分离卷积,1.25x 宽度)
  • 任务:Image Classification(图像分类,ImageNet-1K,1000类)
  • 适配状态:SUCCESS
  • 适配时间:2026-05-18

2. 验证环境

组件版本
torch2.9.0+cpu
torch-npu2.9.0.post1
timm1.0.27
CANN8.5.1
  • NPU:Ascend 910B4
  • 系统:Linux aarch64

3. 推理脚本

python inference.py --device npu:0 --dtype float32

4. 推理输出证据

模型: mobilenetv1_125.ra4_e3600_r224_in1k
设备: npu:0
精度: float32

--- CPU 推理 ---
输出形状: [1, 1000]
输出前5值: [-4.467491626739502, -4.175384521484375, -4.361844062805176, -4.174005508422852, -3.956629991531372]
推理时间: 14.98ms

--- NPU 推理 (npu:0) ---
输出形状: [1, 1000]
输出前5值: [-4.464311122894287, -4.164929389953613, -4.354831218719482, -4.165079593658447, -3.9502475261688232]
推理时间: 3.54ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 1.000000
Max Absolute Error: 0.018685
Relative Error: 0.001739

✓ NPU 适配通过

5. 性能参考

指标数值
平均延迟3.42 ms
测试轮数10

6. CPU vs NPU 精度对比

指标数值
余弦相似度1.000000
最大绝对误差0.018685
是否满足要求是(> 0.99)

7. 智能体技能

本模型适配由 vision-encoder-npu-adapt 智能体技能自动完成。


贡献者: xujiashuai 参赛赛道: 模型适配赛道 (Problem 10) 提交时间: 2026-05-18