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备注

您正在阅读 MMClassification 0.x 版本的文档。MMClassification 0.x 会在 2022 年末被切换为次要分支。建议您升级到 MMClassification 1.0 版本,体验更多新特性和新功能。请查阅 MMClassification 1.0 的安装教程迁移教程以及更新日志

NPU (华为昇腾)

使用方法

首先,请参考 教程 安装带有 NPU 支持的 MMCV。

使用如下命令,可以利用 8 个 NPU 在机器上训练模型(以 ResNet 为例):

bash tools/dist_train.sh configs/cspnet/resnet50_8xb32_in1k.py 8 --device npu

或者,使用如下命令,在一个 NPU 上训练模型(以 ResNet 为例):

python tools/train.py configs/cspnet/resnet50_8xb32_in1k.py --device npu

经过验证的模型

模型

Top-1 (%)

Top-5 (%)

配置文件

相关下载

CSPResNeXt50

77.10

93.55

config

model | log

DenseNet121

72.62

91.04

config

model | log

EfficientNet-B4(AA + AdvProp)

75.55

92.86

config

model | log

HRNet-W18

77.01

93.46

config

model | log

ResNetV1D-152

77.11

94.54

config

model | log

ResNet-50

76.40

-

config

model | log

ResNetXt-32x4d-50

77.55

93.75

config

model | log

SE-ResNet-50

77.64

93.76

config

model | log

VGG-11

68.92

88.83

config

model | log

ShuffleNetV2 1.0x

69.53

88.82

config

model | log

以上所有模型权重及训练日志均由华为昇腾团队提供

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