[西安交通大学][高校贡献][Pytorch][SlowFast]-初次提交 · Pull Request !899 · Ascend/ModelZoo-PyTorch

# SlowFast
    − 参考实现：
    ```
    url=https://github.com/facebookresearch/SlowFast
    branch=master 
    ```
    
    - 软件包
    505版本
    CANN toolkit_5.1.RC1
    FrameworkPTAdapter 2022010000
    固件驱动 22.1.0.b030

- 精度性能

| 名称      | 精度      | 性能      |
    | :------: | :------: | :------:  | 
    | GPU-1p   | -        | 14        | 
    | GPU-8p   | 30.24    | 86        | 
    | NPU-1p   | -        | 18        | 
    | NPU-8p   | 31.43    | 95        | 
    
    # 自验报告
    ```shell    
    # 1p train perf
    # 是否正确输出了性能log文件
    bash test/train_performance_1p.sh --data_path=/opt/npu
    # 验收结果： OK 
    # 备注： 目标性能18FPS；验收测试性能18.1FPS；正确输出日志，无运行报错。
    
    # 8p train perf
    # 是否正确输出了性能log文件
    bash test/train_performance_8p.sh --data_path=/opt/npu
    # 验收结果： OK 
    # 备注： 目标性能95FPS；验收测试性能96FPS；正确输出日志，无运行报错。

# 8p train full
    # 是否正确输出了性能精度log文件，是否正确保存了模型文件
    bash test/train_full_8p.sh --data_path=/opt/npu
    # 验收结果： OK 
    # 备注： 目标精度31.43%；验收精度31.43%；正确输出日志，无运行报错。

# 8p eval
    # 是否正确输出了性能精度log文件
    bash test/train_eval_8p.sh --data_path=/opt/npu
    # 验收结果： OK 
    # 备注： 功能正确
    
    # finetuning
    # 是否正确执行迁移学习
    bash test/train_finetune_1p.sh --data_path=/opt/npu
    # 验收结果： OK 
    # 备注： 功能正确

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