timm/inception_v3.tf_adv_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/inception_v3.tf_adv_in1k 图片分类模型适配到昇腾 NPU (Ascend910)。

模型来源为 timm 库中的 InceptionV3，在 ImageNet-1k 上通过对抗训练 (adv) 获得权重。输入分辨率为 299x299，输出 1000 类分类 logits。

2. 验证环境

环境检查日志：logs/env_check.log

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

• Top-1: class_429 (0.8224)
• Top-2: class_558 (0.0664)
• Top-3: class_699 (0.0385)
• Top-4: class_594 (0.0213)
• Top-5: class_314 (0.0036)

日志保存在 logs/inference.log。

4. 精度验证

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

• CPU Top-1: class_429
• NPU Top-1: class_429
• CPU Top-5: class_429, class_558, class_699, class_594, class_314
• NPU Top-5: class_429, class_558, class_699, class_594, class_314
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

测试配置：batch=1, 输入 3x299x299, 预热 2 次 + 正式 10 次。

6. 精度评测说明

本项目包含单图 smoke consistency 验证，非官方 ImageNet 完整验证集评测。详细指标见第 4 节。

7. 自验证截图

见 screenshots/self_verification.png。

8. 日志文件

• logs/inference.log — NPU 推理输出
• logs/accuracy.log — CPU-NPU 精度一致性验证
• logs/benchmark.log — 性能基准测试
• logs/env_check.log — NPU 环境检查

9. 注意事项

1. 权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，严禁使用 timm.create_model(..., pretrained=True) 从 HuggingFace 自动下载。
2. 推理脚本使用 timm.data.resolve_model_data_config 自动获取模型对应的预处理参数。
3. 本项目不包含模型权重文件（.bin/.safetensors/.pth 等已加入 .gitignore）。

10. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #timm #InceptionV3 #image-classification