方式二：源码编译安装

编译安装适用于二次开发场景，如自定义算子适配开发后，用户可以选择需要的分支版本自行编译PyTorch框架和torch_npu插件。

执行安装命令前，请参见安装前准备完成环境变量配置及其他环境准备。

安装PyTorch框架

具体步骤请参见PyTorch官网。

安装torch_npu插件

以下操作步骤以安装PyTorch 2.1.0版本为例。

方式一（推荐）：容器场景
1. 下载torch_npu源码。
```
git clone https://gitee.com/ascend/pytorch.git -b v2.1.0-7.1.0 --depth 1  
```
  以v2.1.0-7.1.0为例，下载对应的Ascend Extension for PyTorch分支代码。请参见《版本说明》中的“相关产品版本配套说明”章节下载Ascend Extension for PyTorch其他版本的分支代码。
2. 构建镜像。
```
cd pytorch/ci/docker/{arch} 
docker build -t manylinux-builder:v1 .
```
  - {arch}表示CPU架构（X86或ARM）。
  - 注意不要遗漏命令结尾的“.”。
3. 进入Docker容器，并将torch_npu源代码挂载至容器内。
```
docker run -it -v /{code_path}/pytorch:/home/pytorch manylinux-builder:v1 bash
```
  {code_path}表示torch_npu源代码路径，请根据实际情况进行替换。
4. 编译生成二进制安装包。
```
cd /home/pytorch
bash ci/build.sh --python=3.8
```
  如需指定其他Python版本请使用--python=3.9、--python=3.10或--python=3.11。
5. 在运行环境中安装生成的插件torch_npu包，如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user。
```
pip3 install --upgrade dist/torch_npu-2.1.0.post13-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
```
  请用户根据实际情况更改命令中的torch_npu包名。

方式二：物理机及虚拟机场景

安装依赖。

选择编译安装方式安装时需要安装系统依赖，根据不同类型的操作系统，选择对应的命令安装所需依赖。

openEuler系列（openEuler、CentOS、Kylin、BCLinux、BC-Linux-for-Euler、UOS20 1050e、UOS20 1020e、UOSV20、AntOS、CTyunOS、CULinux、Tlinux）：
1. 安装依赖（除gcc和cmake以外）。
```
yum install -y patch libjpeg-turbo-devel dos2unix openblas git
```
2. 安装gcc和cmake。
  根据实际情况，安装对应gcc和cmake版本，版本信息及安装指导请参见表1。
Debian系列（Ubuntu、Debian、UOS20、UOS20 SP1）：
1. 安装依赖（除gcc和cmake以外）。
```
apt-get install -y patch build-essential libbz2-dev libreadline-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev liblzma-dev m4 dos2unix libopenblas-dev git
```
2. 安装gcc和cmake。
  根据实际情况，安装对应gcc和cmake版本，版本信息及安装指导请参见表1。

表1 gcc和cmake版本要求
PyTorch版本	系统架构	gcc版本	cmake版本
2.1.0	X86_64	9.4.0	3.18.0版本及以上
2.1.0	AArch64	10.2.0	3.31.0版本及以上
2.5.1	X86_64	9.4.0	3.18.0版本及以上
2.5.1	AArch64	10.2.0	3.31.0版本及以上
2.6.0	X86_64	9.4.0	3.18.0版本及以上
2.6.0	AArch64	11.2.0	3.31.0版本及以上
安装指导可参见安装10.2.0版本gcc和安装3.18.0版本cmake。

编译生成torch_npu插件的二进制安装包。
1. 以v2.1.0-7.1.0为例，下载对应的Ascend Extension for PyTorch分支代码并进入插件根目录。
```
git clone -b v2.1.0-7.1.0 https://gitee.com/ascend/pytorch.git 
cd pytorch
```
  请参见《版本说明》中的“相关产品版本配套说明”章节下载Ascend Extension for PyTorch其他版本的分支代码。
2. 编译生成二进制安装包。
```
bash ci/build.sh --python=3.8
```
  如需指定其他Python版本请使用--python=3.9、--python=3.10或--python=3.11。
安装pytorch/dist目录下生成的插件torch_npu包，如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user。
```
pip3 install --upgrade dist/torch_npu-2.1.0.post13-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
```
请用户根据实际情况更改命令中的torch_npu包名。

验证是否成功安装

方法一

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

输出如下类似信息说明PyTorch框架与插件安装成功。

tensor([[-0.6066,  6.3385,  0.0379,  3.3356],
        [ 2.9243,  3.3134, -1.5465,  0.1916],
        [-2.1807,  0.2008, -1.1431,  2.1523]], device='npu:0')

方法二

import torch
import torch_npu

x = torch.randn(2, 2).npu()
y = torch.randn(2, 2).npu()
z = x.mm(y)

print(z)

输出如下类似信息说明PyTorch框架与插件安装成功。

tensor([[-0.0515,  0.3664],
        [-0.1258, -0.5425]], device='npu:0')

父主题： 安装PyTorch