timm-vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999972
最大绝对误差	0.036344
NPU 推理时间	10.40ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k ===
Dtype: torch.float32

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.8146328330039978, 0.19227714836597443, 0.4741379916667938, 0.036301590502262115, 1.4462807178497314]
推理时间: 602.25ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.8108630180358887, 0.1797075718641281, 0.44975370168685913, 0.018520591780543327, 1.4336988925933838]
推理时间: 10.40ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999972
Max Absolute Error: 0.036344
Relative Error: 0.072934

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999972（> 0.99 则通过）
最大绝对误差：0.036344

timm-vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型信息

模型: timm-vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k
来源: timm
任务: ImageNet 图像分类

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
设备	Ascend 910B4
精度	float32
余弦相似度	0.999972
最大绝对误差	0.036344
NPU 推理时间	10.40ms

3. 推理脚本

python3 inference.py

4. 推理输出证据

=== vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k ===
Dtype: torch.float32

--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.8146328330039978, 0.19227714836597443, 0.4741379916667938, 0.036301590502262115, 1.4462807178497314]
推理时间: 602.25ms

--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-0.8108630180358887, 0.1797075718641281, 0.44975370168685913, 0.018520591780543327, 1.4336988925933838]
推理时间: 10.40ms

=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999972
Max Absolute Error: 0.036344
Relative Error: 0.072934

✓ NPU 适配通过

5. 精度校验

CPU 与 NPU 推理结果对比：

余弦相似度：0.999972（> 0.99 则通过）
最大绝对误差：0.036344