安装前必读

前提条件

• 安装配套版本的NPU驱动固件、CANN软件（Toolkit、Kernels和NNAL）并配置CANN环境变量，具体请参见《CANN 软件安装指南》。

  CANN软件提供进程级环境变量设置脚本，训练或推理场景下使用NPU执行业务代码前需要调用该脚本，否则业务代码将无法执行。

  source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

  以上命令以Toolkit包为例，其他CANN软件请用户根据set_env.sh的实际路径执行命令。

• 容器场景下源码编译安装torch_npu插件，涉及从外部网络获取社区提供基础镜像、Python三方库以及编译使用源码，代理配置等相关网络问题请参考Docker官方文档。
• 安装对应框架版本的torchvision，请参见下表。

  表1 torchvision版本配套

  PyTorch版本	torchvision版本
  2.1.0	0.16.0
  2.3.1	0.18.0
  2.4.0	0.19.0

  执行如下命令安装torchvision，以0.16.0版本为例：

  pip3 install torchvision==0.16.0 

• 通过源码编译安装torch_npu插件时，安装如下环境依赖。
  执行如下命令安装。如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user，例如：pip3 install pyyaml --user。

  pip3 install pyyaml
  pip3 install wheel
  pip3 install setuptools

安装步骤

在昇腾环境安装PyTorch步骤如下：

1. 安装PyTorch框架。
2. 安装torch_npu插件：可以直接下载whl包快速安装也可以通过源码编译安装。
3. （可选）编译libtorch_npu：需要进行libtorch推理测试时执行。
4. （可选）安装APEX模块：混合精度训练时安装。

安全提示：建议使用非管理员账户安装运行torch_npu，且建议对安装程序的目录文件做好权限管控，建议文件夹权限设置为750，文件权限设置为 640。可以通过设置umask控制安装后文件的权限，如设置umask为0027。更多安全相关内容请参见《安全声明》中各组件关于“文件权限控制”的说明。