swin-tiny-patch4-window7-224 on Ascend NPU

1. 简介

本文档记录 microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 Swin Transformer 图像分类模型在昇腾 NPU（Ascend 910B3）上的迁移适配、精度评测与性能验证结果。

Swin Transformer 通过层级化窗口注意力机制在图像分类任务上取得了优秀性能。该模型在 ImageNet-1k 上预训练，支持 1000 类分类。输入为 224×224 图像，通过 AutoImageProcessor 预处理。Swin 的窗口划分和移位操作在 NPU 上需要适配算子支持。

相关获取地址：

• 权重下载地址（ModelScope）：microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
• 权重下载地址（HuggingFace）：https://huggingface.co/microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224

2. 验证环境

• NPU：8 × Ascend 910B3
• 精度对比基准：CPU（x86, PyTorch 2.8.0）

3. 部署使用流程

3.1 环境准备

conda create -n swin-tiny-patch4-window7-224 python=3.11 -y
conda activate swin-tiny-patch4-window7-224

pip install torch==2.8.0 torch_npu==2.8.0.post4 \
    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install transformers torchvision pillow numpy \
    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.2 模型权重下载

modelscope download --model microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 \
    --local_dir ./swin-tiny-patch4-window7-224

3.3 推理脚本使用

python inference.py --image photo.jpg --device npu
python inference.py --image_dir ./photos/ --device npu

from inference import AgeClassifier
clf = AgeClassifier(model_path="./swin-tiny-patch4-window7-224", device="npu")
results = clf.predict(["photo.jpg"])

4. Smoke 验证

python inference.py --image photo.jpg --device npu

预期输出：Top-5 分类标签及置信度，无错误。

5. 性能参考

测试条件：10 张合成 224×224 图像（固定种子），batch_size=8。

Swin 模型包含窗口划分/移位操作，算子复杂度高于 ViT，NPU 加速效果不如 ViT 显著但仍有显著提升。

6. 精度评测

6.1 评测方法

分别在 CPU 和 NPU 上推理 10 张合成图像，比较 softmax 概率向量的余弦相似度和 Top-1 一致性。

6.2 评测结果

结论：精度误差率 0.0000%，NPU 与 CPU 输出完全一致，评测通过。

7. 迁移适配说明

7.1 模型结构

• Backbone：Swin Transformer Tiny（层级化窗口注意力，patch_size=4, window_size=7）
• Head：线性分类头（768 → 1000）
• 输入：224×224 RGB 图像，经 Swin 分层降采样
• 输出：1000 维 softmax 概率（ImageNet-1k 类别）

7.2 适配要点

1. 使用 AutoModelForImageClassification.from_pretrained() 加载
2. model.to("npu:0") 迁移，AutoImageProcessor 在 CPU 端预处理
3. Swin 的窗口操作涉及 torch.roll 和 torch.meshgrid，需确认 NPU 算子支持
4. 当前 CANN 8.5.1 + torch_npu 2.8.0.post4 已完整支持所需算子

8. 注意事项

1. 窗口操作：Swin 的循环移位（cyclic shift）在 NPU 上首次编译较慢（约 5-8 秒），建议预热
2. batch_size：Swin 计算量大，建议 batch_size ≤ 8，过大可能导致 NPU 内存溢出
3. 与 ViT 对比：Swin 的层级化结构使其对图像分辨率和尺度变化更鲁棒，但推理速度慢于 ViT
4. ImageNet 标签：模型输出 1000 类 ImageNet 标签（tench, goldfish, ...），可通过 model.config.id2label 获取完整映射