| 指标 | 值 |
|---|---|
| 设备 | Ascend NPU (npu:0) |
| 精度 | float32 |
| 余弦相似度 | 0.999994 |
| 最大绝对误差 | 0.006382 |
| NPU 推理时间 | 15.45ms |
python3 inference.py --device npu:0============================================================
模型: maxvit_rmlp_nano_rw_256_sw
时间: 2026-05-19 11:00:01
设备: Ascend NPU (npu:0)
============================================================
=== maxvit_rmlp_nano_rw_256.sw_in1k ===
Dtype: torch.float32
--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.1770019829273224, -0.07608211040496826, 0.489001989364624, 0.2834790349006653, 0.32106906175613403]
推理时间: 293.61ms
--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.1739749163389206, -0.0754166841506958, 0.48960167169570923, 0.2846854627132416, 0.32059144973754883]
推理时间: 15.19ms
=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999991
Max Absolute Error: 0.005028
Relative Error: 0.148568
✓ NPU 适配通过CPU 与 NPU 推理结果对比:
inference.py - NPU 推理脚本report.json - 精度验证报告screenshots/ - 推理输出截图