华为昇腾服务器npu中安装paddle,pytorch等环境，训练代码迁移适配等问题记录_pytorch npu版

1.编译安装paddle

参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice/blob/develop/backends/npu/README_cn.md

2.安装pytorch

pip install torch==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyyaml setuptools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch-npu==2.1.0rc1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.训练代码torch迁移到torch_npu

官方参考文档：昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及

（1）配置环境变量

export PYTHONPATH={CANN包安装目录}/ascend-toolkit/latest/tools/ms_fmk_transplt/torch_npu_bridge:$PYTHONPATH

 （2）在训练脚本中导入以下库代码

import torch
import torch_npu
.....
import transfer_to_npu # 报错的话改写为from torch_npu.contrib import transfer_to_npu

（3）指定使用npu进行训练

torch_npu.npu.set_device("npu:3") 

4.可能会出现的报错问题：

（1）缺少openGL会报错

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法：

yum install mesa-libGL.aarch64

（2）报错ModuleNotFoundError: No module named 'transfer to npu!

解决方法：改为下面的import方式：

from torch_npu.contrib import transfer_to_npu

 （3）报错libgomp-d22c30c5.so.1.0.0:cannot allocate memory in static TLS block

解决方法：

TLS的全称是：Thread Local Storage。同一个进程中的所有线程共享同一个地址空间，进程中定义的全局变量和静态变量能够被所有线程访问。但多个线程同时访问一个数据的时候，容易产生冲突。针对这一问题，TLS机制可以将数据和特定线程联系起来，TLS在各线程中有独立的数据存储空间，声明的TLS变量在每个线程中都有一个副本。这样，多线程可以做到对数据的同时访问而不互相影响。

libgomp这个问题是Arm平台arrch64位操作系统上的一个bug，目前绝大部分推荐的解决方法都是，将libgomp所在的路径通过LD_PRELOAD设置预加载，添加到环境变量中。

方法是下面的添加环境变量。

export LD_PRELOAD=/root/software/enter/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/scikit_learn.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0:$LD_PRELOAD

前提需要找到该文件的位置，可以用find命令找到文件位置，然后用上面的export。

find / -name libgomp-d22c30c5.so.1.0.0
 
/root/software/enter/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/scikit_learn.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0