安装依赖 安装Rec SDK TensorFlow软件包前需准备以下环境依赖及操作,请参见表1准备安装环境。 表1 Rec SDK TensorFlow环境依赖依赖名称/操作 推荐版本 获取方式 获取链接昇腾硬件产品驱动和固件 Ascend HDK 25.2.0 单击获取链接,获取所需软件包。 安装NPU驱动与NPU固件请参见相关硬件产品配套的《NPU驱动和固件安装指南》。 CANN软件包和TensorFlow适配昇腾插件 CANN 8.2.RC1 Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run:单击获取链接,获取所需软件包。请参见《CANN 软件安装指南》进行安装。 Ascend Docker Runtime MindCluster 7.1.RC1 请参见《MindCluster 集群调度安装指南》的“安装部署”章节进行安装。 配置Device网卡 - 请参考《Ascend Training Solution 23.0.0 组网指南》的“参数面网络配置示例 > 配置示例 > 配置训练节点”章节,通过HCCN_Tool配置NPU网口的Device IP。 TensorFlow TensorFlow 1.15.0和TensorFlow 2.6.5 请从TensorFlow仓库获取源码。Arm环境下TensorFlow官方未提供对应的whl包,如需在Arm环境下使用,可以从链接获取Arm的TensorFlow whl包。tfplugin软件包:单击获取链接。npu_device-2.6.5*适配TensorFlow 2.6.5的版本;npu_bridge-1.15.0*适配TensorFlow 1.15.0的版本。 Python 3.7.5 Python 3.7.5 请从Python官网获取依赖软件包。 对于用户集成的开源和第三方软件,漏洞和问题请自行跟踪社区并及时进行修复;可以并且不限于通过CVE(通用漏洞字典)官网确认对应开源软件版本的已知漏洞,并通过版本升级、使用patch补丁包更新等方式修复。 父主题: 安装部署