# pytorch **Repository Path**: mikkassa/pytorch ## Basic Information - **Project Name**: pytorch - **Description**: Ascend PyTorch adapter - **Primary Language**: Python - **License**: BSD-3-Clause - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1235 - **Created**: 2022-10-11 - **Last Updated**: 2022-10-16 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # AscendPyTorch

简介

本项目开发了PyTorch Adapter插件，用于昇腾适配PyTorch框架，为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力。用户在准备相关环境进行基于PyTorch框架模型的开发、运行时，可以选择在服务器中手动编译相关模块。

前提条件

- 需完成CANN开发或运行环境的安装，具体操作请参考《CANN 软件安装指南》。 - Python支持版本为3.7.5、3.8、3.9。 # 系统依赖库 ## CentOS & EulerOS yum install -y patch zlib-devel libffi-devel openssl-devel libjpeg-turbo-devel gcc-c++ sqlite-devel dos2unix openblas git dos2unix yum install -y gcc==7.3.0 cmake==3.12.0 ## Ubuntu apt-get install -y patch g++ make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev m4 dos2unix libopenblas-dev git dos2unix apt-get install -y gcc==7.3.0 cmake==3.12.0 >![](figures/icon-note.gif) **说明：** >若安装gcc与cmake依赖命令报错，请参考FAQ使用源码安装。 # Ascend配套软件 | AscendPyTorch版本 | CANN版本 | 支持PyTorch版本 | Gitee分支名称 | | :------------ | :----------- | :----------- | ------------- | | 2.0.2 | CANN 5.0.2 | 1.5.0.post2 | 2.0.2.tr5 | | 2.0.3 | CANN 5.0.3 | 1.5.0.post3 | 2.0.3.tr5 | | 2.0.4 | CANN 5.0.4 | 1.5.0.post4 | 2.0.4.tr5 | | 3.0.rc1 | CANN 5.1.RC1 | 1.5.0.post5 | v1.5.0-3.0.rc1 | | 3.0.rc1 | CANN 5.1.RC1 | 1.8.1.rc1 | v1.8.1-3.0.rc1 | | 3.0.rc2 | CANN 5.1.RC2 | 1.5.0.post6 | v1.5.0-3.0.rc2 | | 3.0.rc2 | CANN 5.1.RC2 | 1.8.1.rc2 | v1.8.1-3.0.rc2 | # 安装方式 ## 安装Pytorch依赖环境 如果使用非root用户安装，用户需要在本步骤的每句命令后加**--user**，示例如：pip3 install pyyaml --user。 ```sh pip3 install pyyaml pip3 install wheel ``` ## 编译安装PyTorch和昇腾插件 首先安装官方torch包，然后编译安装插件。 ```sh #x86_64 pip3 install torch==1.8.1+cpu #若使用pip命令安装cpu版本PyTorch报错，请手动下载whl包安装，下载地址：（https://download.pytorch.org/whl/torch） #aarch64 #社区未提供arm架构cpu安装包，请参见FAQ第一条，使用源码编译安装pytorch ``` 编译生成pytorch插件的二进制安装包。 ``` # 下载master分支代码，进入插件根目录 git clone -b master https://gitee.com/ascend/pytorch.git cd pytorch # 指定python版本编包方式： bash ci/build.sh --python=3.7 # 或 bash ci/build.sh --python=3.8 # 或 bash ci/build.sh --python=3.9 ``` 然后安装pytorch/dist下生成的插件torch_npu包，{arch}为架构名称。 ``` pip3 install --upgrade dist/torch_npu-1.8.1rc2-cp37-cp37m-linux_{arch}.whl ``` 下载torchvision。 ``` pip3 install torchvision==0.9.1 ``` # 运行 ## 运行环境变量 在当前仓库根目录中执行设置环境变量脚本 ``` source env.sh ``` ## 自定义环境变量 可选的环境变量可能会对运行的模型产生影响: ``` export COMBINED_ENABLE=1 # 非连续转连续二级推导优化，可选，开启设置为1。当模型中有大量AsStrided高耗时算子被调用时，可以尝试开启此优化以获得潜在的device执行效率的提升。 export ACL_DUMP_DATA=1 # 算子数据dump功能，调试时使用，可选，开启设置为1 ``` **表 1** 环境变量说明

配置项

说明

COMBINED_ENABLE

（可选）非连续转连续二级推导优化，开启设置为1。当模型中有大量AsStrided高耗时算子被调用时，可以尝试开启此优化以获得潜在的device执行效率的提升。但是Host下发性能存在下降风险。

ACL_DUMP_DATA

（可选）算子数据dump功能，调试时使用，开启设置为1。
## 执行单元测试脚本 验证运行, 输出结果OK ```shell cd test/test_network_ops/ python3 test_div.py ``` # 安装混合精度模块（可选） AscendPyTorch1.8.1集成了AMP模块，也可用于混合精度训练等应用场景，与Apex模块的区别如下，请用户根据功能需要选择使用，若需安装Apex模块请参考相关[README文档](https://gitee.com/ascend/apex)进行编译安装Apex模块。 - AMP - 动态loss scale：动态计算loss scale的值并判断是否溢出。 - 不支持tensor融合功能。 - APEX - O1配置模式：Conv，Matmul等使用float16精度计算，其他如softmax、BN使用float32精度。 - O2配置模式：除BN使用float32精度外，其他部分使用float16精度。 - 静态loss scale：静态设置参数确保混合精度训练收敛。 - 动态loss scale：动态计算loss scale的值并判断是否溢出。 # 文档 有关安装指南、模型迁移和训练/推理教程和API列表等更多详细信息，请参考[用户文档](docs/zh)。 # 建议与交流 热忱希望各位在用户社区加入讨论，并贡献您的建议，我们会尽快给您回复。 # 分支维护策略 Ascend PyTorch的版本分支有以下几种维护阶段： | **状态** | **持续时间** | **说明** | |-------------|---------------|--------------------------------------------------| | Planning | 1 - 3 months | 特性规划。 | | Development | 3 months | 特性开发。 | | Maintained | 6 - 12 months | 允许所有问题修复的合入，并发布版本。 | | Unmaintained| 0 - 3 months | 允许所有问题修复的合入，无专人维护，不再发布版本。 | | End Of Life (EOL) | N/A | 不再接受修改合入该分支。 | # 现有分支维护状态 | **分支名** | **当前状态** | **上线时间** | **后续状态** | **EOL 日期**| |------------|--------------|----------------------|----------------------------------------|------------| | **v2.0.2** | Maintained | 2021-07-29 | Unmaintained
2022-07-29 estimated | | | **v2.0.3** | Maintained | 2021-10-15 | Unmaintained
2022-10-15 estimated | | | **v2.0.4** | Maintained | 2022-01-15 | Unmaintained
2023-01-15 estimated | | | **v3.0.rc1** | Maintained | 2022-04-10 | Unmaintained
2023-04-10 estimated | | | **v3.0.rc2** | Maintained | 2022-07-15 | Unmaintained
2023-07-15 estimated | | # FAQ ## CPU架构为ARM架构时，由于社区未提供ARM架构CPU版本的torch包，无法使用PIP3命令安装PyTorch1.8.1，需要使用源码编译安装。 下载PyTorch v1.8.1源码包。 ``` git clone -b v1.8.1 https://github.com/pytorch/pytorch.git --depth=1 pytorch_v1.8.1 ``` 进入源码包获取被动依赖代码。 ``` cd pytorch_v1.8.1 git submodule sync git submodule update --init --recursive ``` 执行编译安装。 ``` python3 setup.py install ``` ## 在PIP设置为华为源时，安装requirments.txt中的typing依赖后，会导致python环境错误。 在PIP设置为华为源时，需打开requirments.txt文件，删除typing依赖，再执行命令。 ``` pip3 install -r requirments.txt ``` ## 编译过程执行bash build.sh报错no module named yaml/typing_extensions. pytorch编译依赖 yaml库和typing_extensions库，需要手动安装。 ``` pip3 install pyyaml pip3 install typing_extensions ``` 安装成功后，注意需要执行make clean在执行bash build.sh进行编译，否则可能因缓存出现未知编译错误。 ## 运行遇到找不到te问题 开发态: ``` cd /urs/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/{arch}-linux/lib64 #{arch}为架构名称 pip3 install --upgrade topi-0.4.0-py3-none-any.whl pip3 install --upgrade te-0.4.0-py3-none-any.whl ``` 用户态: ``` cd /urs/local/Ascend/nnae/latest/{arch}-linux/lib64 #{arch}为架构名称 pip3 install --upgrade topi-0.4.0-py3-none-any.whl pip3 install --upgrade te-0.4.0-py3-none-any.whl ``` ## 命令行安装cmake依赖时提示找不到包、编译cmake报错版本过低，可使用安装脚本或源码编译安装。 方法一：下载安装脚本安装cmake。（参考cmake官网） ​ X86_64环境脚本安装：cmake-3.12.0-Linux-x86_64.sh ​ aarch64环境脚本安装：cmake-3.12.0-Linux-aarch64.sh 1. 执行命令。 ``` ./cmake-3.12.0-Linux-{arch}.sh #{arch}为架构名称 ``` 2. 设置软连接。 ``` ln -s /usr/local/cmake/bin/cmake /usr/bin/cmake ``` 3. 执行如下命令验证是否安装成功。 ``` cmake --version ``` 如显示“cmake version 3.12.0”则表示安装成功。 方法二：使用源码编译安装。 1. 获取cmake软件包。 ``` wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.0.tar.gz --no-check-certificate ``` 2. 解压并进入软件包目录。 ``` tar -xf cmake-3.12.0.tar.gz cd cmake-3.12.0/ ``` 3. 执行配置、编译和安装命令。 ``` ./configure --prefix=/usr/local/cmake make && make install ``` 4. 设置软连接。 ``` ln -s /usr/local/cmake/bin/cmake /usr/bin/cmake ``` 5. 执行如下命令验证是否安装成功。 ``` cmake --version ``` 如显示“cmake version 3.12.0”则表示安装成功。 ## 命令行安装gcc依赖时提示找不到包、编译时gcc报错问题 部分源下载gcc时会提示无法找到包，需要使用源码编译安装。 以下步骤请在root用户下执行。 1. 下载gcc-7.3.0.tar.gz，下载地址为[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz)。 2. 安装gcc时候会占用大量临时空间，所以先执行下面的命令清空/tmp目录： ``` sudo rm -rf /tmp/* ``` 3. 安装依赖（以CentOS和Ubuntu系统为例）。 - CentOS执行如下命令安装。 ``` yum install bzip2 ``` - Ubuntu执行如下命令安装。 ``` apt-get install bzip2 ``` 4. 编译安装gcc。 1. 进入gcc-7.3.0.tar.gz源码包所在目录，解压源码包，命令为： ``` tar -zxvf gcc-7.3.0.tar.gz ``` 2. 进入解压后的文件夹，执行如下命令下载gcc依赖包： ``` cd gcc-7.3.0 ./contrib/download_prerequisites ``` 如果执行上述命令报错，需要执行如下命令在“gcc-7.3.0/“文件夹下下载依赖包： ``` wget http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/gmp-6.1.0.tar.bz2 wget http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/mpfr-3.1.4.tar.bz2 wget http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/mpc-1.0.3.tar.gz wget http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/isl-0.16.1.tar.bz2 ``` 下载好上述依赖包后，重新执行以下命令： ``` ./contrib/download_prerequisites ``` 如果命令校验失败，需要确认上述依赖包在文件夹中的唯一性，无重复下载，若存在重复的依赖包，需删除。 3. 执行配置、编译和安装命令： ``` ./configure --enable-languages=c,c++ --disable-multilib --with-system-zlib --prefix=/usr/local/linux_gcc7.3.0 make -j15 # 通过grep -w processor /proc/cpuinfo|wc -l查看cpu数，示例为15，用户可自行设置相应参数。 make install ``` >![](figures/icon-notice.gif) **须知：** >其中“--prefix“参数用于指定linux\_gcc7.3.0安装路径，用户可自行配置，但注意不要配置为“/usr/local“及“/usr“，因为会与系统使用软件源默认安装的gcc相冲突，导致系统原始gcc编译环境被破坏。示例指定为“/usr/local/linux\_gcc7.3.0“。 4. 修改软连接。 ``` ln -s ${install_path}/gcc-7.3.0/bin/gcc /usr/bin/gcc ln -s ${install_path}/gcc-7.3.0/bin/g++ /usr/bin/g++ ln -s ${install_path}/gcc-7.3.0/bin/c++ /usr/bin/c++ ``` 5.配置环境变量。 当用户执行训练时，需要用到gcc升级后的编译环境，因此要在训练脚本中配置环境变量，通过如下命令配置。 ``` export LD_LIBRARY_PATH=${install_path}/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} ``` 其中$\{install\_path\}为[3.](#zh-cn_topic_0000001135347812_zh-cn_topic_0000001173199577_zh-cn_topic_0000001172534867_zh-cn_topic_0276688294_li1649343041310)中配置的gcc7.3.0安装路径，本示例为“/usr/local/gcc7.3.0/“。 >![](figures/icon-note.gif) **说明：** >本步骤为用户在需要用到gcc升级后的编译环境时才配置环境变量。 若存在pytorch编译不过，请检查软连接的库是否正确。 libstdc++->libstdc++.so.6.0.24(7.3.0) ## 找不到libblas.so问题 环境缺少openblas库，需要安装openblas库 Centos，EulerOS环境 ```sh yum -y install openblas ``` Ubuntu环境 ```sh apt install libopenblas-dev ``` ## 容器中未挂载device问题 在容器中运行脚本出现NPU相关ERROR。由于启动容器实例时，未挂载device参数，导致无法正常启动实例。 ![](figures/FAQ.png) 请用户参考以下命令，重启容器。 ```sh docker run -it --ipc=host \ --device=/dev/davinciX \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /usr/local/Ascend/driver \ -v /usr/local/dcmi \ -v /usr/local/bin/npu-smi \ ${镜像名称}:{tag} \ /bin/bash ``` 参数说明： /dev/davinciX：NPU设配，X是芯片物理ID号例如davinci0。 /dev/davinci_manager：管理设备。 /dev/devmm_svm：管理设备。 /dev/hisi_hdc：管理设备。 /usr/local/Ascend/driver：驱动目录。 /usr/local/dcmi：DCMI目录。 /usr/local/bin/npu-smi：npu-smi工具。 ${镜像名称}:{tag}：镜像名称与版本号。 ## 安装-torch--whl-提示-torch-1-5-0xxxx-与-torchvision-所依赖的版本不匹配 安装“torch-\*.whl”时，提示"ERROR：torchvision 0.6.0 has requirement torch==1.5.0, but you'll have torch 1.5.0a0+1977093 which is incompatible"。 ![](figures/zh-cn_image_0000001190081735.png) 安装torch时，会自动触发torchvision进行依赖版本检查，环境中安装的torchvision版本为0.6.0，检查时发现我们安装的torch-\*.whl的版本号与要求的1.5.0不一致，所以提示报错，但实际安装成功 。 对实际结果无影响，无需处理。 ## import torch_npu 显示_has_compatible_shallow_copy_type重复注册warning问题 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，因此需要重新注册`_has_compatible_shallow_copy_type`。 该warning不影响模型的精度和性能，可以忽略。 待NPU 设备号合入社区或者后续Pytorch版本`_has_compatible_shallow_copy_type`注册方式发生变动，该warning会被解决。 ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0701/153621_2b5080c4_7902902.png) ## 在编译torch_npu的目录进入python引用torch_npu报错问题 验证torch_npu的引入，请切换至其他目录进行，在编译目录执行会提示如下错误。 ## 多卡训练初始化阶段卡住直到超时 init_process_group 函数中使用了IPV6地址例如::1(注意localhost 可能指向IPv6的地址) 使用IPv4可以避免这个问题 # 版本说明 版本说明请参阅[ReleseNote](docs/zh/RELEASENOTE)