进入安装目录,执行如下命令获取PyTorch插件的whl包。 wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v6.0.rc1-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post11-cp38-cp38-linux_aarch64.whl PyTorch插件安装包版本需与Python版本一一对应,例如Python版本为3.8.x,需下载“torch_npu-version-cp38-cp38-linux_aarc...
hid_-9hhmrjrpts4ead:SHELL=/bin/bash GTK_IM_MODULE=ibus CONDA_EXE=/usr/local/miniconda3/bin/conda _CE_M= MS_ENABLE_GE=1 XMODIFIERS=@im=ibus NPU_HOST_INC=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/runtime/include NPU_HOST_LIB=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/runtime/lib64/stub/a...
(可选)编译libtorch_npu 编译操作 参见安装前必读、安装PyTorch框架和安装torch_npu插件完成依赖与PyTorch框架的安装。 获取libtorch_npu源码。支持PyTorch 2.1.0及以后的版本。 命令示例如下: git clone -b v2.1.0-6.0.rc1 https://gitee.com/ascend/pytorch.git cd pyt
下载源码: git clonehttps://gitee.com/ascend/pytorch.git-b v2.0.1-5.0.0 --depth 1 进入pytorch目录,修改ci/build.sh,如前所述 编译:bash ci/build.sh --python=3.9 安装:pip3 install dist/torch_npu-2.0.1.post3+gita8cee1d-cp39-cp39-linux_aarch64.whl 在一个非pytorch的目录中(子目录中...
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。docker-v #检查docker是否安装如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -ydocker-engine.aarch64 ...
PyTorch运行import torch_npu显示_has_compatible_shallow_copy_type重复注册warning问题 问题描述 warning如下图所示,由Tensor.set_data浅拷贝操作触发。主要原因是PyTorch插件化解耦后,“_has_compatible_shallow_copy_type”缺乏对NPU Tensor的浅拷贝判断支持,因此需
PyTorch运行import torch_npu显示No module named 'torch_npu._C' 问题描述 在编译torch_npu的目录进入python引用torch_npu报错问题。 图1 报错提示 解决措施 验证torch_npu的引入,请切换至其他目录进行,在编译目录执行会在当前目录下查找torch_npu,故会报错。 父主题: