timm-eca_botnext26ts_256.c1_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-eca_botnext26ts_256.c1_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 256x256

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	0.002098
NPU 推理时间	5.49ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== eca_botnext26ts_256.c1_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 256

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [0.6683118343353271, 0.014308257028460503, 0.10110921412706375, 0.2350468784570694, 1.0325233936309814]
推理时间: 189.90ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [0.6689996719360352, 0.013800610788166523, 0.10018295794725418, 0.23419657349586487, 1.0322307348251343]
推理时间: 5.49ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999999
Max Absolute Error: 0.002098
Relative Error: 0.007368

✓ 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：0.002098

timm-eca_botnext26ts_256.c1_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-eca_botnext26ts_256.c1_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类
分辨率: 256x256

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	0.002098
NPU 推理时间	5.49ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== eca_botnext26ts_256.c1_in1k ===
Dtype: torch.float32
Resolution: 256

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [0.6683118343353271, 0.014308257028460503, 0.10110921412706375, 0.2350468784570694, 1.0325233936309814]
推理时间: 189.90ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [0.6689996719360352, 0.013800610788166523, 0.10018295794725418, 0.23419657349586487, 1.0322307348251343]
推理时间: 5.49ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999999
Max Absolute Error: 0.002098
Relative Error: 0.007368

✓ 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：0.002098