方式三：Docker安装

通过Docker镜像快速拉取并运行已预集成PyTorch框架和TorchNPU插件的环境，无需用户手动安装依赖。

拉取并运行Docker镜像

PyTorch版本	TorchNPU插件版本	Python版本	芯片型号	系统架构	操作系统	CANN版本	安装方式	安装命令
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend 310P	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-ubuntu22.04-py3.11
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend 310P	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-openeuler24.03-py3.11
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend 910B	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-ubuntu22.04-py3.11
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend 910B	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-openeuler24.03-py3.11
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend A3	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-ubuntu22.04-py3.11
2.10.0	2.10.0	Python 3.11	Ascend A3	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-openeuler24.03-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend 310P	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-ubuntu22.04-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend 310P	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-openeuler24.03-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend 910B	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-ubuntu22.04-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend 910B	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-openeuler24.03-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend A3	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-ubuntu22.04-py3.11
2.9.0	2.9.0.post2	Python 3.11	Ascend A3	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-openeuler24.03-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend 310P	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend 310P	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend 910B	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend 910B	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend A3	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
2.8.0	2.8.0.post4	Python 3.11	Ascend A3	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-openeuler24.03-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend 310P	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend 310P	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend 910B	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend 910B	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend A3	X86_64	ubuntu	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
2.7.1	2.7.1.post4	Python 3.11	Ascend A3	AArch64	openeuler	9.0.0	Docker安装	docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-openeuler24.03-py3.11

Note

更多PyTorch版本请参考Links for torch。
更多TorchNPU插件版本请参考PyTorch Release。
Triton-Ascend插件用于支持图模式Inductor后端，且仅支持PyTorch2.7.1和2.9.0版本。

运行Docker容器

镜像拉取完成后，执行以下命令启动容器。

docker run -d --rm \
    --name torch-npu \
    --privileged \
    -v /dev:/dev \
    -v $(pwd):/home/pytorch \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/Ascend/add-ons:/usr/local/Ascend/add-ons \
    -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v /var/log/npu:/usr/slog \
    -e PY_VERSION=3.11 \
    -e LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64/base:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver \
    quay.io/ascend/torch-npu:<镜像标签> \
    tail -f /dev/null

容器启动后，执行以下命令进入容器。

docker exec -it torch-npu bash

Note

LD_LIBRARY_PATH 通过 -e 参数指定 Ascend 驱动库路径。注意 -e 会覆盖容器镜像原有的 LD_LIBRARY_PATH，如需额外库路径，请在 docker run 命令的 LD_LIBRARY_PATH 值末尾追加，例如 :/your/extra/path。
<镜像标签> 请替换为上表中实际的镜像标签，例如 2.10.0-310p-ubuntu22.04-py3.11。
PY_VERSION 请根据镜像对应的 Python 版本修改。

版本查询

执行以下命令可检查安装的Python、PyTorch框架和TorchNPU插件版本。

查看已安装的Pyhton版本。
```
python --version
```
输出如下Python版本。
```
Python 3.11.0
```
查看已安装的PyTorch框架和TorchNPU插件版本。
```
pip list | grep torch
```
输出如下PyTorch框架和TorchNPU插件版本。
```
torch     2.10.0
torch_npu      2.10.0
```
Note

如果需要查询TorchNPU安装包版本，请单击相关产品版本配套说明查看。

安装后验证

执行以下命令可检查PyTorch框架和TorchNPU插件是否已成功安装。

方法一

python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"

输出如下类似信息说明安装成功。

tensor([[-0.6066,  6.3385,  0.0379,  3.3356],
        [ 2.9243,  3.3134, -1.5465,  0.1916],
        [-2.1807,  0.2008, -1.1431,  2.1523]], device='npu:0')

方法二

import torch
import torch_npu

x = torch.randn(2, 2).npu()
y = torch.randn(2, 2).npu()
z = x.mm(y)

print(z)

输出如下类似信息说明安装成功。

tensor([[-0.0515,  0.3664],
        [-0.1258, -0.5425]], device='npu:0')