安装torch-npu：

安装Torch-NPU主要适用于使用昇腾(NVIDIA Turing)架构的GPU进行加速训练的PyTorch开发者。首先，你需要确保已经安装了PyTorch和CUDA。以下是基本步骤：

1. **环境准备**:
- 检查你的系统是否支持NVIDIA GPU，并且需要是NVIDIA Turing系列以上的GPU。
- 确保已安装了Python和pip。

2. **安装CUDA**:
- 访问NVIDIA官网下载并安装对应的CUDA版本，例如：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 配置CUDA PATH，通常添加到系统的PATH环境变量中。

3. **安装cuDNN**:
- 如果你的CUDA版本包含了cuDNN，那么不需要单独安装。如果没有，从这里下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
- 安装完成后，也需要配置cuDNN的路径。

4. **安装PyTorch**:
- 使用命令行运行 `pip install torch torchvision`，这会安装默认的CPU版本的PyTorch。
- 如果你想安装包含NPU支持的版本，可以在安装命令后加上 `--extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/condaforge/channel/nccl`，然后指定`--config-channel priority channel::pytorch`。例如：

     pip install torch torchvision --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/condaforge/channel/nccl --config-channel priority channel::pytorch

5. **检查安装**:
- 运行 `torch.cuda.is_available()` 来确认PyTorch是否检测到了NPU设备。
- 使用 `torch.npu.current_device()` 查看当前使用的NPU设备。