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安装前必读

为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,昇腾开发PyTorch Ascend Adapter插件(torch_npu)用于适配PyTorch框架,本章节指导用户在昇腾环境安装PyTorch框架torch_npu插件

若用户仅进行离线推理,请跳过此章节。

前提条件

  • 安装配套版本的CANN软件并配置CANN环境变量
  • 安装二进制算子包具体请参考安装二进制算子包
  • 安装对应框架版本的torchvision,PyTorch 1.11.0需安装0.12.0版本,PyTorch 2.0.1版本需安装0.15.2版本,PyTorch 2.1.0版本需安装0.16.0版本。
    执行如下命令安装torchvision,以0.12.0版本为例:
    pip3 install torchvision==0.12.0 
  • 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

版本配套关系

表1 PyTorch版本配套关系

CANN版本

PyTorch版本

PyTorch Ascend Adapter插件版本

PyTorch Ascend Adapter插件代码分支名称

PyTorch Ascend Adapter插件安装包版本

Python版本

AscendHub镜像版本/名称

7.0.RC1

PyTorch1.11.0

5.0.RC3

v1.11.0-5.0.rc3

1.11.0.post4

Python3.7.x(3.7.5及以上)、Python3.8.x、Python3.9.x、Python3.10.x

-

PyTorch2.0.1

v2.0.1-5.0.rc3

2.0.1

Python3.8.x、Python3.9.x、Python3.10.x

-

PyTorch2.1.0

v2.1.0-5.0.rc3

2.1.0.rc1

Python3.8.x、Python3.9.x、Python3.10.x

-

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。

如果用户不确定自己的软件包版本,可参考查询软件包版本信息进行查询。

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