安装PyTorch环境依赖

执行如下命令安装PyTorch环境依赖。

pip3 install wheel pyyaml typing_extensions expecttest

若用户需要重装Python，则Python依赖和PyTorch环境依赖也需要重新安装。

PyTorch配套的Python版本是：Python3.7.x（3.7.5~3.7.11）、Python3.8.x（3.8.0~3.8.11）、Python3.9.x（3.9.0~3.9.2）。

安装PyTorch 1.8.1或1.11.0

用户应根据所在组织的安全规定，选择符合要求的版本，或者bugfix、补丁版本、升级版本等进行安装(使用以下操作步骤中提供的安装包或官方发布包，或采用自行源码编译的方式进行安装)。

此安装方式为二进制包安装（仅支持Python3.7版本）。若Python版本为3.8或3.9，请参见安装PyTorch 1.8.1或1.11.0安装PyTorch。

安装torch包。

PyTorch 1.8.1

wget https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/torch-1.8.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch-1.8.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

PyTorch 1.11.0

wget https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

安装PyTorch插件torch_npu。

PyTorch 1.8.1

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc1-pytorch1.8.1/torch_npu-1.8.1.post1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-1.8.1.post1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

PyTorch 1.11.0

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc1-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

如果下载whl包时出现“ERROR: cannot verify gitee.com's certificate”报错，可在下载命令后加上--no-check-certificate参数避免此问题。

命令示例如下（以PyTorch 1.8.1为例）：

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc1-pytorch1.8.1/torch_npu-1.8.1.post1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl --no-check-certificate

安装对应框架版本的torchvision。

#PyTorch 1.8.1需安装0.9.1版本，PyTorch 1.11.0需安装0.12.0版本
pip3 install torchvision==0.9.1

验证PyTorch是否安装成功。

python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"

如果输出包含如下关键Tensor信息则说明PyTorch安装成功。

tensor([[-0.4385,  4.3316, -3.0235,  0.5962],
        [ 2.7730,  1.5983,  2.4719, -1.9504],
        [-3.1414,  0.8352, -1.9186, -1.6799]], device='npu:0')

安装APEX混合精度模块

混合精度训练是在训练时混合使用单精度（float32）与半精度(float16)数据类型，将两者结合在一起，并使用相同的超参数实现了与float32几乎相同的精度。用户需要开启混合精度，可以提升模型的性能。APEX混合精度模块是一个集优化性能、精度收敛于一身的综合优化库，可以提供不同场景下的混合精度训练支持。

编译源码包安装APEX模块步骤如下。

执行如下命令安装git工具和相关依赖。
以CentOS与Ubuntu操作系统为例。其它操作系统请参见表1，选择相应的安装命令进行安装。
- Ubuntu
```
apt-get install -y git patch
```
- CentOS
```
yum install -y git patch
```
  若出现“ModuleNotFoundError: No module named 'dnf'”报错信息，请参见No module named 'dnf'解决。

获取昇腾适配的APEX源码。

git clone -b master https://gitee.com/ascend/apex.git

如果返回类似以下报错信息：

fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/apex.git/': SSL certificate problem: self signed certificate in certificate chain

则执行如下命令关闭证书检验后，再执行上述命令获取源码。

git config --global http.sslVerify "false"

进入昇腾适配的APEX源码目录，获取原生APEX代码。
```
cd apex
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
```

进入原生APEX代码目录，切换对应分支。

cd apex 
git checkout 4ef930c1c884fdca5f472ab2ce7cb9b505d26c1a 
cd ..

在昇腾适配的APEX源码目录下的scripts中执行命令生成NPU适配的全量代码。
```
cd scripts
bash gen.sh
```
执行命令编译生成二进制安装包。
```
cd ../apex
python3 setup.py --cpp_ext --npu_float_status bdist_wheel
```
请确保NPU版本的PyTorch可以正常使用，否则会影响APEX的编译。

执行如下命令安装。

cd dist
pip3 install apex-0.1_ascend-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl