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本文档介绍如何在CPU环境的Linux系统上，使用源码编译方式快速安装MindSpore。下面以Ubuntu 18.04为例说明MindSpore编译安装步骤。
下表列出了编译安装MindSpore所需的系统环境和第三方依赖。
| 软件名称 | 版本 | 作用 |
|---|---|---|
| Ubuntu | 18.04 | 编译和运行MindSpore的操作系统 |
| Python | 3.9-3.11 | MindSpore的使用依赖Python环境 |
| wheel | 0.32.0及以上 | MindSpore使用的Python打包工具 |
| setuptools | 44.0及以上 | MindSpore使用的Python包管理工具 |
| PyYAML | 6.0-6.0.2 | MindSpore里的算子编译功能依赖PyYAML模块 |
| Numpy | 1.19.3-1.26.4 | MindSpore里的Numpy相关功能依赖Numpy模块 |
| GCC | 7.3.0-9.4.0 | 用于编译MindSpore的C++编译器 |
| git | - | MindSpore使用的源代码管理工具 |
| CMake | 3.22.2及以上 | 编译构建MindSpore的工具 |
| tclsh | - | MindSpore sqlite编译依赖 |
| patch | 2.5及以上 | MindSpore使用的源代码补丁工具 |
| NUMA | 2.0.11及以上 | MindSpore使用的非一致性内存访问库 |
| LLVM | 12.0.1 | MindSpore使用的编译器框架（可选，图算融合以及稀疏计算需要） |
下面给出第三方依赖的安装方法。
Python可通过Conda进行安装。
安装Miniconda：
cd /tmp
curl -O https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh
bash Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh -b
cd -
. ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda init bash
安装完成后，可以为Conda设置清华源加速下载，参考此处。
创建虚拟环境，以Python 3.9.11为例：
conda create -n mindspore_py39 python=3.9.11 -y
conda activate mindspore_py39
可以通过以下命令查看Python版本。
python --version
在安装完成Python后，使用以下命令安装。
pip install wheel
pip install -U setuptools
pip install pyyaml
pip install "numpy>=1.19.3,<=1.26.4"
运行环境使用的Numpy版本需不小于编译环境的Numpy版本，以保证框架内Numpy相关能力的正常使用。
可以通过以下命令安装GCC、git、tclsh、patch和NUMA。
sudo apt-get install gcc-7 git tcl patch libnuma-dev -y
如果要安装更高版本的GCC，使用以下命令安装GCC 8。
sudo apt-get install gcc-8 -y
或者安装GCC 9。
sudo apt-get install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-9 -y
可以通过以下命令安装CMake。
wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | sudo apt-key add -
sudo apt-add-repository "deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ $(lsb_release -cs) main"
sudo apt-get install cmake -y
可以通过以下命令安装LLVM。
wget -O - https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-12 main"
sudo apt-get update
sudo apt-get install llvm-12-dev -y
git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore.git
进入mindspore根目录，然后执行编译脚本。
cd mindspore
bash build.sh -e cpu -j4 -S on
其中：
-j{线程数}来增加线程数量。如bash build.sh -e cpu -j12。on时，从对应的Gitee镜像下载。build.sh更多用法，请参看脚本头部的说明。pip install output/mindspore-*.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
在联网状态下，安装whl包时会自动下载mindspore安装包的依赖项（依赖项详情参见setup.py中的required_package），其余情况需自行安装依赖。
执行以下命令：
python -c "import mindspore;mindspore.set_device(device_target='CPU');mindspore.run_check()"
如果输出：
MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [CPU] successfully!
说明MindSpore安装成功了。
在源码根目录下执行编译脚本build.sh成功后，在output目录下找到编译生成的whl安装包，然后执行以下命令进行升级。
pip install --upgrade mindspore-*.whl
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