NPU (华为昇腾)¶
使用方法¶
首先，请参考MMCV 安装带有 NPU 支持的 MMCV与 MMEngine 。 使用如下命令，可以利用 4 个 NPU 训练模型（以 deeplabv3为例）：
bash tools/dist_train.sh configs/deeplabv3/deeplabv3_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py 4
或者，使用如下命令，在一个 NPU 上训练模型（以 deeplabv3为例）：
python tools/train.py configs/deeplabv3/deeplabv3_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py
经过验证的模型¶
| Model | mIoU | Config | Download |
|---|---|---|---|
| deeplabv3 | 78.92 | config | log |
| deeplabv3plus | 79.68 | config | log |
| hrnet | 77.09 | config | log |
| fcn | 72.69 | config | log |
| pspnet | 78.07 | config | log |
| unet | 69.00 | config | log |
| apcnet | 78.07 | config | log |
| upernet | 78.15 | config | log |
注意:
如果没有特别标记，NPU 上的结果与使用 FP32 的 GPU 上的结果结果相同。
以上所有模型权重及训练日志均由华为昇腾团队提供