一、环境准备
在开始之前，你需要确保你的昇腾平台已经安装了合适的操作系统和开发工具。以Ubuntu 20.04为例，你需要安装以下软件：

1. 安装Anakin 1.0以上版本的SDK
   你可以从Anakin官网下载安装包进行安装，确保版本号为1.0以上。
2. 安装依赖包
   在终端中输入以下命令，安装必要的依赖包：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y build-essential cmake git python3-dev

   二、安装PyTorch
   在昇腾平台上安装PyTorch需要使用Anakin提供的PyTorch版本。你可以按照以下步骤进行安装：
3. 下载PyTorch安装包
   从Anakin官网下载适用于昇腾平台的PyTorch安装包。
4. 解压安装包
   使用以下命令解压安装包：

   tar -xvf pytorch_install.tar.gz

5. 进入PyTorch目录
   使用以下命令进入PyTorch目录：

   scd pytorch_install/python

6. 安装PyTorch
   使用以下命令安装PyTorch：

   pip install -e ./

   三、编写和运行第一个训练程序
   现在你已经成功搭建了PyTorch训练环境，接下来我们将编写一个简单的训练程序来测试环境是否正常运行。在本例中，我们将使用MNIST数据集进行手写数字识别训练。请按照以下步骤进行操作：
7. 准备数据集
   首先，你需要准备MNIST数据集。你可以从官网下载数据集，并将其解压到合适的位置。确保数据集格式为CSV格式。
8. 导入相关库和模块
   在Python脚本中导入所需的库和模块，例如torch、torchvision等。你可以使用以下代码进行导入：

   import torch
   import torchvision
   from torchvision import datasets, transforms

9. 数据预处理和加载
   使用torchvision库中的transforms模块对数据进行预处理，并使用datasets模块加载数据集。你可以使用以下代码进行数据预处理和加载：

   transform = transforms.Compose([
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
   ])
   trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
   trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

10. 定义模型
    使用torch库定义一个简单的神经网络模型。你可以使用以下代码定义一个简单的全连接神经网络：

    class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.fc1 = torch.nn.Linear(28*28, 128)
    self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)
    def forward(self, x):
    x = x.view(-1, 28*28)
    x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
    x = self.fc2(x)
    return x

11. 训练模型
    使用定义的模型和训练数据，进行模型训练。你可以使用以下代码进行模型训练：
    ```python
    net = Net()
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):

    get the inputs; data is a list of [inputs, labels]

    inputs