xujiashuai/tf_efficientnet_cc_b1_8e_in1k
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tf_efficientnet_cc_b1_8e_in1k - Ascend NPU 适配

1. 模型信息

  • 模型: tf_efficientnet_cc_b1_8e_in1k
  • 任务: 图像分类 / 模型适配

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标值
设备Ascend NPU (npu:0)
精度float32
Cosine Similarity1.000000
Max Absolute Error0.006240
NPU 推理时间12.10ms

3. 推理脚本

python3 inference.py --device npu:0

4. 推理输出证据

============================================================
  模型: tf_efficientnet_cc_b1_8e_in1k
  时间: 2026-05-19 10:57:23
  设备: Ascend NPU (npu:0)
============================================================

=== tf_efficientnet_cc_b1_8e.in1k ===
Dtype: torch.float32

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.2603131830692291, -0.34347349405288696, 0.6304659843444824, -0.13439591228961945, 1.3497790098190308]
推理时间: 207.46ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.26095858216285706, -0.3438967168331146, 0.6294127106666565, -0.13458949327468872, 1.3486982583999634]
推理时间: 12.54ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 1.000000
Max Absolute Error: 0.003698
Relative Error: 0.003053

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

  • Cosine Similarity: 1.000000 (> 0.99 通过)
  • Max Absolute Error: 0.006240
  • 状态: SUCCESS

6. 文件说明

  • inference.py - NPU 推理脚本
  • report.json - 精度验证报告
  • screenshots/ - 推理输出截图