MindIE Torch配套Torch_NPU使用时，用户需要安装C++或Python版本的Torch_NPU，安装方法请参见《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》中的“安装PyTorch框架”章节。

MindIE Torch采用dlopen的方式动态加载Torch_NPU，需要用户手动编译libtorch_npu_bridge.so，编译完成后将libtorch_npu_bridge.so放在libtorch_aie.so同一路径下，或者将其路径设置到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

具体操作如下：

准备torch_npu_bridge.cpp、CMakeLists.txt和build.sh文件，并放在同一路径下。

torch_npu_bridge.cpp

#include "torch_npu/csrc/core/npu/NPUStream.h"

extern "C" {
void* GetCurrentNPUStream(int32_t currDeviceId)
{
     c10_npu::NPUStream currentStream = c10_npu::getCurrentNPUStream(currDeviceId);
     return static_cast<void*>(currentStream.stream());
}
}

CMakeLists.txt

PROJECT(TORCH_NPU_BRIDGE)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.13)

add_compile_options(-fPIE -fstack-protector-all -fPIC -Wall -Wfatal-errors -O2)
add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0)

set(TORCH_PATH "torch/path/you/should/set" CACHE STRING "")
MESSAGE("TORCH_PATH : ${TORCH_PATH}")
set(TORCH_NPU_PATH "torch_npu/path/you/should/set" CACHE STRING "")
MESSAGE("TORCH_NPU_PATH : ${TORCH_NPU_PATH}")

add_library(torch_npu_bridge SHARED  torch_npu_bridge.cpp)
set_property(TARGET torch_npu_bridge PROPERTY CXX_STANDARD 17)
target_include_directories(torch_npu_bridge PUBLIC ${TORCH_NPU_PATH}/include ${TORCH_PATH}/include)
target_link_directories(torch_npu_bridge PUBLIC ${TORCH_NPU_PATH}/lib)
target_link_libraries(torch_npu_bridge PUBLIC torch_npu)

build.sh

TORCH_PATH和TORCH_NPU_PATH需根据环境安装的Torch和Torch_NPU路径自行修改。

#!/bin/bash

# dependency path you should change
TORCH_PATH="torch/path/you/should/set"  
TORCH_NPU_PATH="torch_npu/path/you/should/set"

rm -rf build
mkdir build
cd build
cmake .. -DTORCH_PATH=${TORCH_PATH} -DTORCH_NPU_PATH=${TORCH_NPU_PATH} -DCMAKE_SKIP_BUILD_RPATH=TRUE
make -j
chmod 550 libtorch_npu_bridge.so
cd ..

编译libtorch_npu_bridge.so文件。
在CMakeLists.txt所在的路径执行bash build.sh命令，会在当前路径生成build文件夹，在build文件夹中会生成编译好的libtorch_npu_bridge.so文件，并且将该so文件的权限设置为550。
拷贝libtorch_npu_bridge.so文件或者将其设置到LD_LIBRARY_PATH环境变量。
MindIE Torch采用dlopen的方式动态加载Torch_NPU，需要将libtorch_npu_bridge.so所在文件目录路径设置到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，以确保dlopen能够成功加载libtorch_npu_bridge.so。
```
# 将libtorch_npu_bridge.so所在文件目录路径设置到LD_LIBRARY_PATH环境变量中
export LD_LIBRARY_PATH={libtorch_npu_bridge.so所在文件目录路径}:$LD_LIBRARY_PATH
```
MindIE Torch配套Torch_NPU使用，可将MindIE Torch暂不支持的算子通过Torch_NPU执行（前提是需要Torch_NPU支持该算子），使用样例可见配套Torch_NPU使用样例。
- 使用Torch_NPU后，异步推理需使用Torch_NPU的Device和Stream相关接口，MindIE Torch的Stream接口将不可用。
- MindIE Torch采用dlopen的方式动态加载Torch_NPU。
  - 如果使用Python版本MindIE Torch，需要先导入Torch_NPU（import torch_npu），再导入MindIE Torch（import mindietorch）。
  - 如果使用C++版本MindIE Torch，需要将Torch_NPU的C++的libtorch_npu.so文件路径加入到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
- libtorch_npu_bridge.so文件权限需要保证为550，MindIE Torch在dlopen时会对其权限进行合法性校验。