基于麒麟V11、昇腾300i Duo安装torch、torch_npu

贴出官方文档https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/730/configandinstg/instg/docs/zh/installation_guide/installation_description.md1、安装anaconda1.1 清华镜像源下载国内用户推荐使用清华镜像源下载anaconda安装包地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/我的系统是arm架构所以下载aarch64版本注意下载自己操作系统对应版本。1.2 安装在当前路径下打开终端运行下述命令默认 yes即可。bash ./Anaconda3-2025.06-1-Linux-aarch64.sh1.3 验证重新打开一个终端验证conda信息出现版本号即安装成功。2、pytorch安装2.1 安装方案2.2 以物理机场景为例驱动、固件和CANN在上篇文章中已经介绍未安装的可以参考上篇文章进行安装。https://blog.csdn.net/TiAmo992/article/details/160218108?spm1001.2014.3001.55022.2.1 查看设备是否支持可以看到官方给出的训练场景支持设备列表中包含昇腾300 i Duo2.2.3 选取安装版本pytorch 2.6.0 、 torch_npu 7.3.0、 python 3.10、 CANN 8.5.0# 下载并安装PyTorch框架 wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.6.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl pip3 install torch-2.6.0cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl # 下载并安装torch_npu插件 wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v7.3.0-pytorch2.6.0/torch_npu-2.6.0.post5-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl pip3 install torch_npu-2.6.0.post5-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl2.2.4 软件包安装在conda中新建一个python环境为3.10激活环境后安装conda create -n py310 python3.10 conda activate py310遇到问题安装wget我是麒麟系统使用yum安装(py310) [rootlocalhost downloads]# wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.6.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl bash: wget: 未找到命令 (py310) [rootlocalhost downloads]# yum install -y wget再次运行保存至当前路径下安装pytorch框架 即可安装成功pip3 install torch-2.6.0cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl同理安装torch_npu框架2.2.5 安装后验证python3 -c import torch;import torch_npu; a torch.randn(3, 4).npu(); print(a a);有一个警告信息这张昇腾300I Duo卡不支持double自动转float对推理训练过程没影响。至此已经安装完成pytorch、torch_npu2.2.6 可能遇到问题1import yaml ModuleNotFoundError: No module named yaml缺少包直接安装pip install pyyamlpip install pyyaml2fatal error: cstdint file not found #include cstdint缺少 gcc /gcc-c 环境yum install -y gcc gcc-c glibc-develyum install -y gcc gcc-c glibc-devel3fatal error: cstdint file not found找不到C头文件建立软连接查看一下自己的路径。这是我的路径地址建立连接即可ln -s /usr/include/c/12/aarch64-kylin-linux/bits /usr/include/c/12/ #刷新环境变量再重新测试 source /usr/local/Ascend/cann-8.5.0/set_env.sh python3 -c import torch;import torch_npu; a torch.randn(3, 4).npu(); print(a a);3、升级3.1 卸载旧版本卸载PyTorch框架需执行如下命令卸载PyTorch框架需执行如下命令pip3 uninstall torch pip3 uninstall torch_npu3.2 升级安装卸载完旧版本可以安装新的版本在驱动、固件和CANN软件配套场景下可单独升级PyTorch框架与torch_npu插件。4、配置pip源使用pip安装软件包的用户执行如下命令cd ~/.pip如果提示目录不存在则执行如下命令创建mkdir ~/.pip cd ~/.pip编辑pip.conf文件。使用vi pip.conf命令打开pip.conf文件写入如下内容[global] #以华为源为例请根据实际情况进行替换。 index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host mirrors.huaweicloud.com timeout 120执行:wq!命令保存文件。4、模型训练请参考官方文档进行训练调优https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/730/ptmoddevg/trainingmigrguide/PT_LMTMOG_0002.html