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zhangyuge147/timm-inception_v4.tf_in1k-NPU
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timm/inception_v4.tf_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/inception_v4.tf_in1k 图片分类模型适配到昇腾 NPU (Ascend910) 上运行。模型通过 ModelScope 下载权重，使用 timm.create_model(pretrained=False) 加载本地权重，在 NPU 上完成推理验证、精度一致性检查和性能基准测试。

2. 验证环境

项目版本/型号
NPUAscend910
CANN8.5.1
PyTorch2.x
torch_npu适配 CANN 8.5.1
timmlatest
操作系统Linux aarch64

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

  • Top-1: class_501 (0.8699)
  • Top-2: class_796 (0.0290)
  • Top-3: class_841 (0.0115)
  • Top-4: class_596 (0.0034)
  • Top-5: class_233 (0.0032)

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：

指标数值
max_abs_error0.005046
mean_abs_error0.001084
relative_error0.0902%
cosine_similarity1.000000
threshold1.0%
结果PASS
  • CPU Top-1: class_501
  • NPU Top-1: class_501
  • CPU Top-5: class_501, class_796, class_841, class_596, class_233
  • NPU Top-5: class_501, class_796, class_841, class_596, class_233
  • Top-1 match: True
  • Top-5 match: True

5. 性能参考

指标数值
runs10
avg_time(sec)0.018331
min_time(sec)0.017521
max_time(sec)0.022373
p50_time(sec)0.018036
p90_time(sec)0.022373
p95_time(sec)0.022373
images_per_sec54.55

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

9. 注意事项

  • 权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，禁止 HuggingFace 自动下载。
  • 推理时使用 timm.data.resolve_model_data_config 获取模型对应的数据预处理参数。
  • Inception V4 输入尺寸为 299x299。

10. 标签

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