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docs:Modified the README and CONTRIBUTING documents. #31662

shiyunhan创建于 3月11日从mengmeizi05/pytorch： me2.7.1 合入到 Ascend/pytorch： v2.7.1

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已合并

shiyunhan创建于 3月11日

从mengmeizi05/pytorch me2.7.1合入到Ascend/pytorch v2.7.1

共 4 个文件变更+201-480

DCONTRIBUTING.zh.md+0-226

	@@ -1,226 +0,0 @@
1	-# PyTorch贡献指南
2	-- [贡献者许可协议](#贡献者许可协议.md)
3	-- [入门](#入门.md)
4	-- [开发指导](#开发指导.md)
5	- - [测试用例](#测试用例.md)
6	- - [代码风格](#代码风格.md)
7	- - [门禁异常处理](#门禁异常处理.md)
8	- - [Fork-Pull开发模式](#Fork-Pull开发模式.md)
9	- - [报告问题](#报告问题.md)
10	- - [提出PR](#提出PR.md)
11	-<h2 id="贡献者许可协议.md">贡献者许可协议</h2>
12	-
13	-在您第一次向 PyTorch 社区提交代码之前，需要签署 CLA。
14	-
15	-对于个人贡献者，详细信息请参考[ICLA 在线文档](https://www.mindspore.cn/icla)。
16	-
17	-<h2 id="入门.md">入门</h2>
18	-
19	-- 在[GitCode](https://gitcode.com/ascend/pytorch)上Fork存储库。
20	-- 阅读[README.md](#https://gitcode.com/ascend/pytorch/blob/master/README.zh.md)以获取项目信息和构建说明。
21	-
22	-<h2 id="开发指导.md">开发指导</h2>
23	-
24	-- [测试用例](#测试用例.md)
25	-
26	-- [代码风格](#代码风格.md)
27	-
28	-- [门禁异常处理](#门禁异常处理.md)
29	-
30	-- [Fork-Pull开发模式](#Fork-Pull开发模式.md)
31	-
32	-- [报告问题](#报告问题.md)
33	-
34	-- [提出PR](#提出PR.md)
35	-
36	-
37	-<h2 id="测试用例.md">测试用例</h2>
38	-
39	-通过具体示例，完成PyTorch的功能测试。
40	-
41	-1. 编写测试脚本。
42	-
43	- 以add运算为例，在“pytorch/test/test\_network\_ops“路径下编写测试脚本文件： test\_add.py。
44	-
45	- 以下示例仅为一个简单的用例实现，供用户参考。具体测试用例的实现，需要根据运算定义进行完整的覆盖才能保证功能的基本正确。
46	-
47	- ```
48	- # 引入依赖库
49	- import sys
50	- import torch
51	- import torch_npu
52	- import numpy as np
53	-
54	- from torch_npu.testing.testcase import TestCase, run_tests
55	- from torch_npu.testing.common_utils import create_common_tensor
56	-
57	-
58	- # 定义add测试用例类
59	- class TestAdd(TestCase):
60	-
61	- # 定义CPU的add执行函数
62	- def cpu_op_exec(self, input1, input2):
63	- output = torch.add(input1, input2, alpha = 1)
64	- output = output.numpy()
65	- return output
66	-
67	- # 定义NPU的add执行函数
68	- def npu_op_exec_new(self, input1, input2):
69	- output = torch.add(input1, input2, alpha = 1)
70	- output = output.to("cpu")
71	- output = output.numpy()
72	- return output
73	-
74	- # 定义add对应场景通用函数，该函数中负责场景对应输入数据和对比CPU和NPU返回结果
75	- def add_result(self, shape_format):
76	- for item in shape_format:
77	- cpu_input1, npu_input1 = create_common_tensor(item, 0, 100)
78	- cpu_input2, npu_input2 = create_common_tensor(item, 0, 100)
79	- if cpu_input1.dtype == torch.float16:
80	- cpu_input1 = cpu_input1.to(torch.float32)
81	- cpu_input2 = cpu_input2.to(torch.float32)
82	- cpu_output = self.cpu_op_exec(cpu_input1, cpu_input2)
83	- npu_output = self.npu_op_exec_new(npu_input1, npu_input2)
84	- cpu_output = cpu_output.astype(npu_output.dtype)
85	- self.assertRtolEqual(cpu_output, npu_output)
86	-
87	- # 定义具体add场景的测试用例，用例函数需要以test_开头
88	- def test_add_shape_format_fp32_2d(self):
89	- format_list = [0, 3, 29]
90	- shape_format = [
91	- [np.float32, i, [5, 256]] for i in format_list
92	- ]
93	- self.add_result(shape_format)
94	-
95	- if __name__ == "__main__":
96	- run_tests()
97	- ```
98	-
99	-2. 设置环境变量。
100	-
101	- 进入"pytorch"根目录，并执行env.sh脚本。
102	-
103	- ```
104	- bash env.sh
105	- ```
106	-
107	-3. 执行测试用例脚本。
108	-
109	- 进入“test\_add.py“所在的目录，执行：
110	-
111	- ```
112	- python3.7 test_add.py
113	- ```
114	-
115	-
116	-<h2 id="代码风格.md">代码风格</h2>
117	-
118	-请遵循这些风格，以使 PyTorch 易于开发、审查和维护。
119	-
120	-- 编码指南
121	-
122	- 请在PyTorch社区使用规统一的编码分格，python建议的编码风格是[PEP 8编码样式](https://pep8.org/)，C++编码所建议的风格是 [Google C++编码指南](http://google.github.io/styleguide/cppguide.html) 。可以使用[CppLint](https://github.com/cpplint/cpplint)，[CppCheck](http://cppcheck.sourceforge.net/)，[CMakeLint](https://github.com/cmake-lint/cmake-lint)，[CodeSpell](https://github.com/codespell-project/codespell)， [Lizard](http://www.lizard.ws/)，[ShellCheck](https://github.com/koalaman/shellcheck)和[pylint](https://pylint.org/)检查代码的格式，建议在您的IDE中安装这些插件。
123	-
124	-- 单元测试指南
125	-
126	- 请在PyTorch社区使用统一的单元测试风格， Python中建议的单元测试风格是[pytest](http://www.pytest.org/en/latest/)，C++单元测试所建议的风格是 [Googletest Primer](#https://github.com/google/googletest/blob/master/docs/primer.md) 。测试用例的设计意图应该通过它的注释名称来反映。
127	-
128	-- 重构指南
129	-
130	- 我们鼓励开发人员重构我们的代码以消除[代码异味](https://en.wikipedia.org/wiki/Code_smell)。所有的代码都应该符合编码风格和测试风格的需求，重构代码也不例外。当您收到警告时，您必须重构要合并的代码。
131	-
132	-
133	-<h2 id="门禁异常处理.md">门禁异常处理</h2>
134	-
135	-门禁异常主要包含如下几种，请根据相关提示解决异常问题。
136	-
137	-- 编译异常
138	-
139	- 请检查代码编译失败的原因，解决问题后重新编译即可。
140	-
141	-- 静态检查异常（代码Bug、代码漏洞、代码异味）
142	-
143	- 请依照提示查找代码中的异常并解决。
144	-
145	-- UT测试未通过
146	-
147	- 请根据提示，查找测试用例不通过项并检查原因，解决后再测试。
148	-
149	-
150	-<h2 id="Fork-Pull开发模式.md">Fork-Pull开发模式</h2>
151	-
152	-1. Fork PyTorch存储库。
153	-
154	- 在向PyTorch项目提交代码之前，请确保该项目已经Fork到您自己的存储库。这意味着PyTorch存储库和您自己的存储库之间将存在并行开发，因此请注意避免存储库之间的不一致。
155	-
156	-2. 克隆远程仓库。
157	-
158	- 如果要将代码下载到本地环境，git是很好的方法：
159	-
160	- ```
161	- # For GitCode
162	- git clone https://gitcode.com/{insert_your_forked_repo}/pytorch.git
163	- git remote add upstream https://gitcode.com/pytorch/pytorch.git
164	- ```
165	-
166	-3. 本地开发代码。
167	-
168	- 为了避免多个分支之间的不一致，建议创建新的分支进行开发：
169	-
170	- ```
171	- git checkout -b {new_branch_name} origin/master
172	- ```
173	-
174	- 以master分支为例，PyTorch可能会根据需要创建版本分支和下游开发分支，请先修复上游的bug。然后就可以随意更改代码了。
175	-
176	-4. 将代码推送到远程仓库。
177	-
178	- 更新代码后，您需要以正式的方式推送更新：
179	-
180	- ```
181	- git add .
182	- git status # Check the update status
183	- git commit -m "Your commit title"
184	- git commit -s --amend #Add the concrete description of your commit
185	- git push origin {new_branch_name}
186	- ```
187	-
188	-5. 向 PyTorch存储库拉取请求。
189	-
190	- 在最后一步中，您需要在新分支和“PyTorch master“分支之间拉取比较请求。完成拉取请求后，“Jenkins CI“将自动设置为构建测试。您的pull request应该尽快合并到上游 master 分支，以降低合并的风险。
191	-
192	-
193	-<h2 id="报告问题.md">报告问题</h2>
194	-
195	-为项目做出贡献的一个好方法是在遇到问题时发送详细报告。我们总是很感激写得很好、彻底的错误报告，并会由此感谢您！
196	-
197	-报告问题时，请参考以下格式：
198	-
199	-- 您使用的是什么版本的环境（pytorch、os、python 等）？
200	-- 这是错误报告还是功能请求？
201	-- 什么样的问题，添加标签以在问题仪表板上突出显示。
202	-- 发生了什么？
203	-- 您预计会发生什么？
204	-- 如何重现它？（尽可能最小和精确。）
205	-- 给审稿人的特别说明？
206	-
207	-问题咨询：
208	-
209	-- 如果您发现一个未解决的问题，而这正是您要解决的问题，请对该问题发表一些评论，告诉其他人您将负责它。
210	-- 如果问题已打开一段时间，建议贡献者在解决该问题之前进行预检查。
211	-- 如果您解决了自己报告的问题，则还需要在关闭该问题之前让其他人知道。
212	-
213	-<h2 id="提出PR.md">提出PR</h2>
214	-
215	-- 在[GitCode](https://gitcode.com/ascend/pytorch/issues)上提出您的想法作为_问题_。
216	-- 如果是需要大量设计细节的新功能，还应提交设计方案。
217	-- 在问题讨论和设计提案审查中达成共识后，完成分叉回购的开发并提交 PR（Pull Request）。
218	-- 在从批准者那里收到2+ LGTM（Looks Good To Me）之前，不允许任何PR 。请注意，审批人不允许在自己的 PR 上添加LGTM。
219	-- 在 PR 被充分讨论后，它将根据讨论的结果被合并、放弃或拒绝。
220	-
221	-公关咨询：
222	-
223	-- 应避免任何不相关的更改。
224	-- 确保你的提交历史被排序。
225	-- 始终将您的分支与主分支保持一致。
226	-- 对于错误修复 PR，请确保链接所有相关问题。

MREADME.zh.md+47-254

	@@ -1,263 +1,50 @@
1	# Ascend Extension for PyTorch插件	1	# Ascend Extension for PyTorch插件
2		2
3	-
4	## 简介	3	## 简介
5		4
6	本项目开发了名为torch_npu的Ascend Extension for PyTorch插件，使昇腾NPU可以适配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。	5	本项目开发了名为torch_npu的Ascend Extension for PyTorch插件，使昇腾NPU可以适配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。
7		6
8	昇腾为基于华为昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问[昇腾社区](https://www.hiascend.com/zh/)，了解关于昇腾的更多信息。	7	昇腾为基于华为昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问[昇腾社区](https://www.hiascend.com/zh/)，了解关于昇腾的更多信息。
9		8
		9	+## 目录结构
		10	+
		11	+关键目录如下：
		12	+
		13	+```ColdFusion
		14	+├─ci # 持续集成脚本目录
		15	+├─cmake # CMake构建配置目录
		16	+├─torch_npu # 核心适配目录
		17	+│ ├─csrc/ # 底层核心目录
		18	+│ ├─npu/ # NPU接口目录
		19	+│ ├─distributed/ # 分布式训练适配目录
		20	+│ ├─asd/ # Ascend Debug工具目录
		21	+├─docs # 项目文档目录
		22	+├─examples # 示例目录
		23	+├─torchnpugen/ # 代码生成模块目录
		24	+└─test # 测试目录
		25	+```
		26	+
10	## 版本说明	27	## 版本说明
11		28
12	-### PyTorch与Python版本配套表	29	+Ascend Extension for PyTorch的版本说明包含版本配套说明、版本兼容性说明和更新说明等，具体请参见《[Ascend Extension for PyTorch 版本说明](docs/zh/release_notes/release_notes.md)》。
13		30
14	-\| PyTorch版本 \| Python版本 \|
15	-\|---------------\|:-------------------------------------------------------------\|
16	-\| PyTorch1.11.0 \| Python3.7.x(>=3.7.5), Python3.8.x, Python3.9.x, Python3.10.x \|
17	-\| PyTorch2.1.0 \| Python3.8.x, Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
18	-\| PyTorch2.2.0 \| Python3.8.x, Python3.9.x, Python3.10.x \|
19	-\| PyTorch2.3.1 \| Python3.8.x, Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
20	-\| PyTorch2.4.0 \| Python3.8.x, Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
21	-\| PyTorch2.5.1 \| Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
22	-\| PyTorch2.6.0 \| Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
23	-\| PyTorch2.7.1 \| Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
24	-\| PyTorch2.8.0 \| Python3.9.x, Python3.10.x, Python 3.11.x \|
25	-
26	-
27	-
28	-### 昇腾辅助软件
29	-
30	-Ascend Extension for PyTorch的分支名称采用`{PyTorch版本}-{昇腾版本}`命名规则，前者为Ascend Extension for PyTorch匹配的PyTorch版本，后者为Ascend Extension for PyTorch版本号，详细匹配如下：
31	-
32	-\| CANN版本 \| 支持的PyTorch版本 \| 支持的Extension版本 \| GitCode分支 \|
33	-\|-----------------------\|--------------\|------------------\|-------------------\|
34	-\| CANN 8.5.0 \| 2.9.0 \| 2.9.0 \| v2.9.0-7.3.0 \|
35	-\| \| 2.8.0 \| 2.8.0.post2 \| v2.8.0-7.3.0 \|
36	-\| \| 2.7.1 \| 2.7.1.post2 \| v2.7.1-7.3.0 \|
37	-\| \| 2.6.0 \| 2.6.0.post5 \| v2.6.0-7.3.0 \|
38	-\| CANN 8.3.RC1 \| 2.8.0 \| 2.8.0 \| v2.8.0-7.2.0 \|
39	-\| \| 2.7.1 \| 2.7.1 \| v2.7.1-7.2.0 \|
40	-\| \| 2.6.0 \| 2.6.0.post3 \| v2.6.0-7.2.0 \|
41	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post17 \| v2.1.0-7.2.0 \|
42	-\| CANN 8.2.RC1 \| 2.6.0 \| 2.6.0 \| v2.6.0-7.1.0 \|
43	-\| \| 2.5.1 \| 2.5.1.post1 \| v2.5.1-7.1.0 \|
44	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post13 \| v2.1.0-7.1.0 \|
45	-\| CANN 8.2.RC1.alpha002 \| 2.7.1 \| 2.7.1rc1 \| v2.7.1 \|
46	-\| CANN 8.1.RC1 \| 2.5.1 \| 2.5.1 \| v2.5.1-7.0.0 \|
47	-\| \| 2.4.0 \| 2.4.0.post4 \| v2.4.0-7.0.0 \|
48	-\| \| 2.3.1 \| 2.3.1.post6 \| v2.3.1-7.0.0 \|
49	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post12 \| v2.1.0-7.0.0 \|
50	-\| CANN 8.1.RC1.alpha002 \| 2.6.0 \| 2.6.0rc1 \| v2.6.0 \|
51	-\| CANN 8.0.0 \| 2.4.0 \| 2.4.0.post2 \| v2.4.0-6.0.0 \|
52	-\| \| 2.3.1 \| 2.3.1.post4 \| v2.3.1-6.0.0 \|
53	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post10 \| v2.1.0-6.0.0 \|
54	-\| CANN 8.0.RC3 \| 2.4.0 \| 2.4.0 \| v2.4.0-6.0.rc3 \|
55	-\| \| 2.3.1 \| 2.3.1.post2 \| v2.3.1-6.0.rc3 \|
56	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post8 \| v2.1.0-6.0.rc3 \|
57	-\| CANN 8.0.RC2 \| 2.3.1 \| 2.3.1 \| v2.3.1-6.0.rc2 \|
58	-\| \| 2.2.0 \| 2.2.0.post2 \| v2.2.0-6.0.rc2 \|
59	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post6 \| v2.1.0-6.0.rc2 \|
60	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.post14 \| v1.11.0-6.0.rc2 \|
61	-\| CANN 8.0.RC1 \| 2.2.0 \| 2.2.0 \| v2.2.0-6.0.rc1 \|
62	-\| \| 2.1.0 \| 2.1.0.post4 \| v2.1.0-6.0.rc1 \|
63	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.post11 \| v1.11.0-6.0.rc1 \|
64	-\| CANN 7.0.0 \| 2.1.0 \| 2.1.0 \| v2.1.0-5.0.0 \|
65	-\| \| 2.0.1 \| 2.0.1.post1 \| v2.0.1-5.0.0 \|
66	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.post8 \| v1.11.0-5.0.0 \|
67	-\| CANN 7.0.RC1 \| 2.1.0 \| 2.1.0.rc1 \| v2.1.0-5.0.rc3 \|
68	-\| \| 2.0.1 \| 2.0.1 \| v2.0.1-5.0.rc3 \|
69	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.post4 \| v1.11.0-5.0.rc3 \|
70	-\| CANN 6.3.RC3.1 \| 1.11.0 \| 1.11.0.post3 \| v1.11.0-5.0.rc2.2 \|
71	-\| CANN 6.3.RC3 \| 1.11.0 \| 1.11.0.post2 \| v1.11.0-5.0.rc2.1 \|
72	-\| CANN 6.3.RC2 \| 2.0.1 \| 2.0.1.rc1 \| v2.0.1-5.0.rc2 \|
73	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.post1 \| v1.11.0-5.0.rc2 \|
74	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1.post2 \| v1.8.1-5.0.rc2 \|
75	-\| CANN 6.3.RC1 \| 1.11.0 \| 1.11.0 \| v1.11.0-5.0.rc1 \|
76	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1.post1 \| v1.8.1-5.0.rc1 \|
77	-\| CANN 6.0.1 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post8 \| v1.5.0-3.0.0 \|
78	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1 \| v1.8.1-3.0.0 \|
79	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.rc2（beta) \| v1.11.0-3.0.0 \|
80	-\| CANN 6.0.RC1 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post7 \| v1.5.0-3.0.rc3 \|
81	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1.rc3 \| v1.8.1-3.0.rc3 \|
82	-\| \| 1.11.0 \| 1.11.0.rc1（beta) \| v1.11.0-3.0.rc3 \|
83	-\| CANN 5.1.RC2 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post6 \| v1.5.0-3.0.rc2 \|
84	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1.rc2 \| v1.8.1-3.0.rc2 \|
85	-\| CANN 5.1.RC1 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post5 \| v1.5.0-3.0.rc1 \|
86	-\| \| 1.8.1 \| 1.8.1.rc1 \| v1.8.1-3.0.rc1 \|
87	-\| CANN 5.0.4 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post4 \| 2.0.4.tr5 \|
88	-\| CANN 5.0.3 \| 1.8.1 \| 1.5.0.post3 \| 2.0.3.tr5 \|
89	-\| CANN 5.0.2 \| 1.5.0 \| 1.5.0.post2 \| 2.0.2.tr5 \|
90	-
91	-
92	-## 快速入门
93	-
94	-基于CNN模型识别手写数字的脚本，对在GPU上训练的该脚本代码进行修改，使其可以迁移到昇腾NPU上进行训练。具体操作请参见[Ascend Extension for PyTorch 快速入门](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/fastexperience/fastexperience_0001.html)。
95		31
96	## 环境部署	32	## 环境部署
97		33
98	-### 使用二进制文件进行安装	34	+Ascend Extension for PyTorch插件的安装操作，具体请参见《[Ascend Extension for PyTorch 软件安装](docs/zh/installation_guide/menu_installation_guide.md)》。
99		35
100	-我们为用户提供可以快速安装torch_npu的whl安装包。在安装torch_npu之前，您需要先安装CANN软件。[昇腾辅助软件](#昇腾辅助软件)中有更多关于CANN的版本信息。请参考[CANN安装指南](https://www.hiascend.com/cann)获取CANN安装包。	36	+## 快速入门
101		37
102	-1. 安装PyTorch	38	+以CNN模型为例，介绍将其迁移至昇腾NPU上进行训练的方法，具体操作请参见《[Ascend Extension for PyTorch 快速入门](docs/zh/quick_start/quick_start.md)》。
103		39
104	- 通过 pip 安装 PyTorch。	40	+## 特性介绍
105		41
106	- aarch64:	42	+Ascend Extension for PyTorch插件从内存资源优化、通信性能优化、计算性能优化、辅助报错定位等方面精心打造了一系列独特的特性，具体特性指导请参见《[PyTorch 框架特性指南](docs/zh/framework_feature_guide_pytorch/menu_framework_feature.md)》。
107		43
108	- ```bash	44	+## API参考
109	- pip3 install torch==2.7.1
110	- ```
111		45
112	- x86:	46	+- 原生PyTorch API在昇腾NPU设备上的支持情况请参见《[PyTorch 原生API支持度](docs/zh/native_apis/menu_pt_native_apis.md)》。
113	-	47	+- Ascend Extension for PyTorch插件提供了部分自定义API接口，具体使用请参见《[Ascend Extension for PyTorch自定义API](https://gitcode.com/Ascend/op-plugin/blob/7.3.0/docs/menu_Pytorch_API.md)》。
114	- ```bash
115	- pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
116	- ```
117	-
118	- 若使用pip命令安装失败，请使用下载链接或进入[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/)进行查询下载对应版本。
119	-
120	- \| 架构 \| Python版本 \| 下载链接 \|
121	- \|---------\|------------\|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
122	- \| x86 \| Python3.9 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl#sha256=bda4f93d64dcd9ae5d51844bbccc6fcb7d603522bcc95d256b5fe3bdb9dccca3) \|
123	- \| x86 \| Python3.10 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl#sha256=16d75fa4e96ea28a785dfd66083ca55eb1058b6d6c5413f01656ca965ee2077e) \|
124	- \| x86 \| Python3.11 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl#sha256=cb06175284673a581dd91fb1965662ae4ecaba6e5c357aa0ea7bb8b84b6b7eeb) \|
125	- \| aarch64 \| Python3.9 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl#sha256=eac8b7ef5c7ca106daec5e829dfa8ca56ca47601db13b402d2608861ad3ab926) \|
126	- \| aarch64 \| Python3.10 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl#sha256=b2149858b8340aeeb1f3056e0bff5b82b96e43b596fe49a9dba3184522261213) \|
127	- \| aarch64 \| Python3.11 \| [下载链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl#sha256=680129efdeeec3db5da3f88ee5d28c1b1e103b774aef40f9d638e2cce8f8d8d8) \|
128	-
129	-2. 安装torch_npu依赖
130	-
131	- 运行以下命令安装依赖。
132	-
133	- ```bash
134	- pip3 install pyyaml
135	- pip3 install setuptools
136	- ```
137	-
138	-3. 安装torch_npu
139	-
140	- ```bash
141	- pip3 install torch-npu==2.7.1
142	- ```
143	- 如需要保存安装日志，可在pip3 install命令后面加上参数 `--log <PATH>`，并对您指定的目录`<PATH>`做好权限管控。
144	-
145	-### 使用源代码进行安装
146	-
147	-某些特殊场景下，用户可能需要自行编译torch_npu。可以根据[昇腾辅助软件表](#昇腾辅助软件)和[PyTorch与Python版本配套表](#pytorch与python版本配套表)选择合适的分支。
148	-
149	-推荐使用Docker镜像编译torch_npu，可以通过以下步骤获取（建议只挂载工作路径，并避开系统路径，以降低安全风险）, 生成的.whl文件路径为./dist/。
150	-
151	->须知：<br>
152	->如果不使用镜像，编译时请注意gcc版本遵循约束：ARM与X86架构下推荐使用gcc 11.2。
153	-
154	-1. 克隆torch_npu代码仓
155	-
156	- ```
157	- git clone https://gitcode.com/ascend/pytorch.git -b v2.7.1-7.2.0 --depth 1
158	-
159	- ```
160	-
161	-2. 构建镜像
162	-
163	- ```
164	- cd pytorch/ci/docker/{arch} # {arch} for X86 or ARM
165	- docker build -t manylinux-builder:v1 .
166	- ```
167	-
168	-3. 进入Docker容器
169	-
170	- ```
171	- docker run -it -v /{code_path}/pytorch:/home/pytorch manylinux-builder:v1 bash
172	- # {code_path} is the torch_npu source code path
173	- ```
174	-
175	-4. 编译torch_npu
176	-
177	- 以Python 3.9 为例。
178	-
179	- ```
180	- cd /home/pytorch
181	- bash ci/build.sh --python=3.9
182	- ```
183	-
184	- 提示
185	-
186	- 如果想使用新的C++ ABI编译，请首先运行如下命令，此时推荐和社区torch包相同的编译环境：glibc 2.28, gcc 11.2.1。
187	-
188	- ```
189	- export _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1
190	- ```
191	-
192	- 同时，我们支持使用如下变量配置-fabi-version，要求和社区torch包ABI版本一致。
193	-
194	- ```
195	- export _ABI_VERSION=16
196	- ```
197	-
198	-### 安装后验证
199	-
200	-#### 前提
201	-
202	-运行以下命令初始化CANN环境变量。
203	-
204	-```Shell
205	-# Default path, change it if needed.
206	-source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
207	-```
208	-
209	-#### 快速验证
210	-
211	- 可以通过以下样例快速体验昇腾NPU。
212	-
213	-```diff
214	-import torch
215	-- import torch_npu # torch_npu2.5.1及以后版本可以不用手动导包
216	-
217	-x = torch.randn(2, 2).npu()
218	-y = torch.randn(2, 2).npu()
219	-z = x.mm(y)
220	-
221	-print(z)
222	-```
223	-
224	-## 卸载
225	-Pytorch框架训练环境的卸载可以参考[昇腾官方文档](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes/ptes_00032.html)。
226	-
227	-torch_npu的卸载只需执行命令：
228	-
229	- ```bash
230	- pip3 uninstall torch_npu
231	- ```
232	-
233	-如需要保存卸载日志，可在pip3 uninstall命令后面加上参数 `--log <PATH>`，并对您指定的目录`<PATH>`做好权限管控。
234	-
235	-
236	-
237	-## 硬件配套
238	-
239	-昇腾训练设备包含以下型号，都可作为PyTorch模型的训练环境。
240	-\| 产品系列 \| 产品型号 \|
241	-\|-----------------------\|----------------------------------\|
242	-\| Atlas 训练系列产品 \| Atlas 800 训练服务器（型号：9000） \|
243	-\| \| Atlas 800 训练服务器（型号：9010） \|
244	-\| \| Atlas 900 PoD（型号：9000） \|
245	-\| \| Atlas 300T 训练卡（型号：9000） \|
246	-\| \| Atlas 300T Pro 训练卡（型号：9000）\|
247	-\| Atlas A2 训练系列产品 \| Atlas 800T A2 训练服务器 \|
248	-\| \| Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元 \|
249	-\| \| Atlas 200T A2 Box16 异构子框 \|
250	-\| Atlas A3 训练系列产品 \| Atlas 800T A3 训练服务器 \|
251	-\| \| Atlas 900 A3 SuperPoD 超节点 \|
252	-
253	-昇腾推理设备包含以下型号，都可作为大模型的推理环境。
254	-\| 产品系列 \| 产品型号 \|
255	-\|-----------------------\|----------------------------------\|
256	-\| Atlas 800I A2推理产品 \| Atlas 800I A2 推理服务器 \|
257	-
258	-## 建议与交流
259	-
260	-欢迎大家为社区做贡献。如果有任何疑问或建议，请提交[GitCode Issues](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues)，我们会尽快回复。感谢您的支持。
261		48
262	## 分支维护策略	49	## 分支维护策略
263		50
	@@ -289,23 +76,29 @@ Ascend Extension for PyTorch版本分支的维护阶段如下：
289	\| 1.8.1 \| 长期支持 \| EOL \| 2022/4/10 \| \| 2023/4/10 \|	76	\| 1.8.1 \| 长期支持 \| EOL \| 2022/4/10 \| \| 2023/4/10 \|
290	\| 1.5.0 \| 长期支持 \| EOL \| 2021/7/29 \| \| 2022/7/29 \|	77	\| 1.5.0 \| 长期支持 \| EOL \| 2021/7/29 \| \| 2022/7/29 \|
291		78
		79	+## 贡献指导
		80	+介绍如何向Ascend Extension for PyTorch插件库贡献代码，具体请参见[Ascend Extension for PyTorch插件贡献指南](docs/zh/CONTRIBUTING.md)。
		81	+
		82	+## 联系我们
		83	+
		84	+欢迎大家为社区做贡献。如果有任何疑问或建议，请提交[GitCode Issues](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues)，我们会尽快回复。感谢您的支持。
		85	+
292	## 安全声明	86	## 安全声明
		87	+Ascend Extension for PyTorch的系统安全加固、运行用户建议和文件权限控制等内容，请参见[Ascend Extension for PyTorch插件安全声明](docs/zh/SECURITYNOTE.md)。
293		88
294	-[Ascend Extension for PyTorch插件安全声明](./SECURITYNOTE.md)	89	+## 免责声明
		90	+致Ascend Extension for PyTorch插件使用者
		91	+- 本插件仅供调试和开发使用，使用者需自行承担使用风险，并理解以下内容：
		92	+ - 数据处理及删除：用户在使用本插件过程中产生的数据属于用户责任范畴。建议用户在使用完毕后及时删除相关数据，以防信息泄露。
		93	+ - 数据保密与传播：使用者了解并同意不得将通过本插件产生的数据随意外发或传播。对于由此产生的信息泄露、数据泄露或其他不良后果，本插件及其开发者概不负责。
		94	+ - 用户输入安全性：用户需自行保证输入的命令行的安全性，并承担因输入不当而导致的任何安全风险或损失。对于输入命令行不当所导致的问题，本插件及其开发者概不负责。
		95	+- 免责声明范围：本免责声明适用于所有使用本插件的个人或实体。使用本插件即表示您同意并接受本声明的内容，并愿意承担因使用该功能而产生的风险和责任，如有异议请停止使用本插件。
		96	+- 在使用本工具之前，请谨慎阅读并理解以上免责声明的内容。对于使用本插件所产生的任何问题或疑问，请及时联系开发者。
295		97
296	-## 参考文档	98	+## License
297		99
298	-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[昇腾社区Ascend Extension for PyTorch](https://www.hiascend.com/software/ai-frameworks?framework=pytorch)。	100	+Ascend Extension for PyTorch插件的使用许可证，具体请参见[LICENSE](LICENSE)文件。
299		101
300	-\| 文档名称 \| 文档链接 \|	102	+## 致谢
301	-\| -------------------------- \| ------------------------------------------------------------ \|
302	-\| 软件安装指南 \| [参考链接](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/configandinstg/instg/insg_0001.html) \|
303	-\| 网络模型迁移和训练 \| [参考链接](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/ptmoddevg/trainingmigrguide/PT_LMTMOG_0002.html) \|
304	-\| 算子适配 \| [参考链接](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/ptmoddevg/Frameworkfeatures/featuresguide_00021.html) \|
305	-\| PyTorch原生接口清单 \| [参考链接](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/apiref/PyTorchNativeapi/ptaoplist_000003.html) \|
306	-\| Ascend Extension for PyTorch自定义API参考 \| [参考链接](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/apiref/torchnpuCustomsapi/context/%E6%A6%82%E8%BF%B0.md) \|
307		103
308	-	104	+感谢来自社区的每一个PR，欢迎贡献Ascend Extension for PyTorch插件！
309	-## 许可证
310	-
311	-Ascend Extension for PyTorch插件使用BSD许可证。详见[LICENSE](LICENSE)文件。

Adocs/zh/CONTRIBUTING.md+154-0

@@ -0,0 +1,154 @@
	1	+# PyTorch贡献指南
	2	+
	3	+感谢您考虑为 PyTorch做出贡献!我们欢迎任何形式的贡献,包括错误修复、功能增强、文档改进等,甚至只是反馈。无论您是经验丰富的开发者还是第一次参与开源项目,您的帮助都是非常宝贵的。
	4	+
	5	+您可以通过多种方式支持本项目:
	6	+
	7	+- 通过[Issues](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues)反馈问题。
	8	+- 建议或实现新功能。
	9	+- 改进或扩展文档。
	10	+- 审查Pull Request并协助其他贡献者。
	11	+- 传播项目:在博客文章、社交媒体上分享PyTorch,或给仓库点个⭐。
	12	+
	13	+## 寻找可贡献的问题
	14	+
	15	+您可以通过查看[Issues列表](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues)了解项目的发展计划和路线图。
	16	+
	17	+## 贡献流程
	18	+
	19	+- [贡献者许可协议](#贡献者许可协议)
	20	+- [开发与测试](#开发与测试)
	21	+
	22	+### 贡献者许可协议
	23	+
	24	+在您第一次向 PyTorch 社区提交代码之前,需要签署 CLA。
	25	+
	26	+对于个人贡献者,详细信息请参考[ICLA 在线文档](https://www.mindspore.cn/icla)。
	27	+
	28	+### 开发与测试
	29	+
	30	+1. 先在GitCode平台点击仓库右上角"Fork"按钮,将仓库克隆到个人账户
	31	+
	32	+2. 克隆到本地:
	33	+
	34	+```bash
	35	+git clone https://gitcode.com/<your-username>/pytorch.git
	36	+cd pytorch
	37	+
	38	+```
	39	+3. 在个人仓库进行代码开发
	40	+ 代码开发请遵循 [代码规范](#代码规范)
	41	+
	42	+4. 代码测试
	43	+ 参见 [代码测试](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/blob/master/test/README.md)
	44	+
	45	+5. [门禁异常处理](#门禁异常处理)
	46	+
	47	+6. [提交Pull Request](#提交Pull-Request)
	48	+
	49	+7. [报告问题](#报告问题)
	50	+
	51	+#### 代码规范
	52	+
	53	+请遵循这些风格,以使 PyTorch 易于开发、审查和维护。
	54	+
	55	+- 编码指南
	56	+
	57	+ 请在PyTorch社区使用规统一的编码分格,python建议的编码风格是[PEP 8编码样式](https://pep8.org/),C++编码所建议的风格是 [Google C++编码指南](http://google.github.io/styleguide/cppguide.html) 。可以使用[CppLint](https://github.com/cpplint/cpplint),[CppCheck](http://cppcheck.sourceforge.net/),[CMakeLint](https://github.com/cmake-lint/cmake-lint),[CodeSpell](https://github.com/codespell-project/codespell), [Lizard](http://www.lizard.ws/),[ShellCheck](https://github.com/koalaman/shellcheck)和[pylint](https://pylint.org/)检查代码的格式,建议在您的IDE中安装这些插件。
	58	+
	59	+- 单元测试指南
	60	+
	61	+ 请在PyTorch社区使用统一的单元测试风格, Python中建议的单元测试风格是[pytest](http://www.pytest.org/en/latest/),C++单元测试所建议的风格是 [Googletest Primer](#https://github.com/google/googletest/blob/master/docs/primer.md) 。测试用例的设计意图应该通过它的注释名称来反映。
	62	+
	63	+- 重构指南
	64	+
	65	+ 我们鼓励开发人员重构我们的代码以消除[代码异味](https://en.wikipedia.org/wiki/Code_smell)。所有的代码都应该符合编码风格和测试风格的需求,重构代码也不例外。当您收到警告时,您必须重构要合并的代码。
	66	+
	67	+#### 门禁异常处理
	68	+
	69	+门禁异常主要包含如下几种,请根据相关提示解决异常问题。
	70	+
	71	+- 编译异常
	72	+
	73	+ 请检查代码编译失败的原因,解决问题后重新编译即可。
	74	+
	75	+- 静态检查异常(代码Bug、代码漏洞、代码异味)
	76	+
	77	+ 请依照提示查找代码中的异常并解决。
	78	+
	79	+- UT测试未通过
	80	+
	81	+ 请根据提示,查找测试用例不通过项并检查原因,解决后再测试。
	82	+
	83	+#### 提交Pull Request
	84	+
	85	+1. 本地创建分支。
	86	+
	87	+ 为了避免多个分支之间的不一致,建议创建新的分支进行开发:
	88	+
	89	+ ```
	90	+ git checkout -b {new_branch_name} origin/master
	91	+ ```
	92	+
	93	+ 以master分支为例,PyTorch可能会根据需要创建版本分支和下游开发分支,请先修复上游的bug。然后就可以随意更改代码了。
	94	+
	95	+2. 将代码推送到远程仓库。
	96	+
	97	+ 更新代码后,您需要以正式的方式推送更新:
	98	+
	99	+ ```
	100	+ git add .
	101	+ git status # Check the update status
	102	+ git commit -m "Your commit title"
	103	+ git commit -s --amend #Add the concrete description of your commit
	104	+ git push origin {new_branch_name}
	105	+ ```
	106	+
	107	+3. 创建Pull Request
	108	+
	109	+ 在GitCode上创建Pull Request
	110	+ 根据`.gitcode/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md`中的规范模板,完整填写:
	111	+ - 合入来源
	112	+ - 修改方案
	113	+ - 资料变更
	114	+ - 接口变更
	115	+ - 功能验证
	116	+ - CheckList
	117	+ 确认信息完整准确后提交Pull Request,等待代码审查
	118	+
	119	+#### 报告问题
	120	+
	121	+为项目做出贡献的一个好方法是在遇到问题时发送详细报告。我们总是很感激写得很好、彻底的错误报告,并会由此感谢您！
	122	+
	123	+报告问题时,请参考以下格式:
	124	+
	125	+- 您使用的是什么版本的环境 (pytorch、os、python 等)?
	126	+- 这是错误报告还是功能请求?
	127	+- 什么样的问题,添加标签以在问题仪表板上突出显示。
	128	+- 发生了什么?
	129	+- 您预计会发生什么?
	130	+- 如何重现它?(尽可能最小和精确。)
	131	+- 给审稿人的特别说明?
	132	+
	133	+问题咨询:
	134	+
	135	+- 如果您发现一个未解决的问题,而这正是您要解决的问题,请对该问题发表一些评论,告诉其他人您将负责它。
	136	+- 如果问题已打开一段时间,建议贡献者在解决该问题之前进行预检查。
	137	+- 如果您解决了自己报告的问题,则还需要在关闭该问题之前让其他人知道。
	138	+## 社区准则
	139	+
	140	+### 行为准则
	141	+
	142	+ 我们致力于为所有参与者提供一个友好、安全和包容的环境。参与本项目即表示您同意:
	143	+
	144	+ - 尊重不同的观点和经验
	145	+ - 接受建设性的批评
	146	+ - 关注对社区最有利的事情
	147	+ - 对其他社区成员表示同理心
	148	+
	149	+### 沟通渠道
	150	+
	151	+- Issues:用于报告Bug、提出功能建议和讨论技术问题
	152	+- Pull Requests:用于代码审查和讨论具体实现
	153	+
	154	+

RSECURITYNOTE.md→docs/zh/SECURITYNOTE.md+0-0

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