安装前准备
若用户使用预先训练好的模型进行数据处理和分析，即仅进行离线推理，请跳过此章节。
若用户进行训练或者在线推理，请参考以下完成安装前准备。
- 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。
- 根据不同类型的操作系统安装所需依赖前，请在安装用户下检查源是否可用。以配置华为镜像源为例，可参考华为开源镜像站中镜像源对应的配置方法操作。
- Ascend Extension for PyTorch支持安装abi1版本的安装包，具体请参见方式三：二进制软件包安装（abi1版本）。从GCC 5.1版本开始，libstdc++为了更好的实现C++11规范，更改了std::string和std::list的一些接口，导致新老版本ABI不兼容。在C++代码编译时使用-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI宏选择新老版本。
- -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1：安装abi1版本，使用新的ABI规范。
- -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0：安装abi0版本，使用老的ABI规范。
用户可根据实际情况的ABI版本，选择合适ABI的安装包。
- 通过源码编译安装PyTorch框架和torch_npu插件时，需安装如下环境依赖。
pip3 install pyyaml pip3 install wheel pip3 install setuptools
如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user，例如：pip3 install pyyaml --user。
