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本文档介绍如何在Ascend 910环境的Linux系统上，使用pip方式快速安装MindSpore。
软件包安装方式请参考产品文档。
配套软件包包括驱动/固件和CANN。
确认当前用户有权限访问Ascend 910 AI处理器配套软件包的安装路径/usr/local/Ascend，若无权限，需要root用户将当前用户添加到/usr/local/Ascend所在的用户组。
安装Ascend 910 AI处理器配套软件包提供的whl包，whl包随配套软件包发布，参考如下命令完成安装。
pip install /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64/topi-{version}-py3-none-any.whl
pip install /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64/te-{version}-py3-none-any.whl
pip install /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64/hccl-{version}-py3-none-any.whl
如果升级了Ascend 910 AI处理器配套软件包，配套的whl包也需要重新安装，先将原来的安装包卸载，再参考上述命令重新安装。
pip uninstall te topi hccl -y
参考版本列表先进行SHA-256完整性校验，校验一致后再执行如下命令安装MindSpore。
pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{version}/MindSpore/ascend/{system}/mindspore_ascend-{version}-cp37-cp37m-linux_{arch}.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
其中：
{version}表示MindSpore版本号，例如安装1.1.0版本MindSpore时，{version}应写为1.1.0。{arch}表示系统架构，例如使用的Linux系统是x86架构64位时，{arch}应写为x86_64。如果系统是ARM架构64位，则写为aarch64。{system}表示系统版本，例如使用的欧拉系统ARM架构，{system}应写为euleros_aarch64，目前Ascend版本可支持以下系统euleros_aarch64/centos_aarch64/centos_x86/ubuntu_aarch64/ubuntu_x86/kylin_aarch64。如果Ascend 910 AI处理器配套软件包没有安装在默认路径，安装好MindSpore之后，需要导出Runtime相关环境变量，下述命令中LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend的/usr/local/Ascend表示配套软件包的安装路径，需注意将其改为配套软件包的实际安装路径。
# control log level. 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR, default level is WARNING.
export GLOG_v=2
# Conda environmental options
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend # the root directory of run package
# lib libraries that the run package depends on
export LD_LIBRARY_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64:${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_tiling:${LD_LIBRARY_PATH}
# Environment variables that must be configured
export TBE_IMPL_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe # TBE operator implementation tool path
export ASCEND_OPP_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp # OPP path
export PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/ccec_compiler/bin/:${PATH} # TBE operator compilation tool path
export PYTHONPATH=${TBE_IMPL_PATH}:${PYTHONPATH} # Python library that TBE implementation depends on
import numpy as np
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops
import mindspore.context as context
context.set_context(device_target="Ascend")
x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))
如果输出：
[[[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.]],
[[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.]],
[[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.],
[ 2. 2. 2. 2.]]]
说明MindSpore安装成功了。
当需要升级MindSpore版本时，可执行如下命令：
pip install --upgrade mindspore-ascend
当您需要查看训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息时，可以选装MindInsight。
具体安装步骤参见MindInsight。
当您进行AI模型安全研究或想要增强AI应用模型的防护能力时，可以选装MindArmour。
具体安装步骤参见MindArmour。
当您想要快速体验MindSpore预训练模型时，可以选装MindSpore Hub。
具体安装步骤参见MindSpore Hub。
当您想要快速体验MindSpore在线推理服务时，可以选装MindSpore Serving。
具体安装步骤参见MindSpore Serving。
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