2. 开发环境配置
首先检查当前系统环境是否满足ubuntu 22.04和python 3.10。如不满足，请进行下一节 基础环境配置 ；如满足，直接跳至 tpu_mlir 安装 。
2.1. 基础环境配置
如不满足上述系统环境，则需要使用Docker，从 DockerHub https://hub.docker.com/r/sophgo/tpuc_dev 下载所需的镜像文件，或使用下方命令直接拉取镜像：
$ docker pull sophgo/tpuc_dev:v3.2
若下载失败，可从官网开发资料 https://developer.sophgo.com/site/index/material/86/all.html 下载所需镜像文件，或使用下方命令下载镜像：
1$ wget https://sophon-file.sophon.cn/sophon-prod-s3/drive/24/06/14/12/sophgo-tpuc_dev-v3.2_191a433358ad.tar.gz
2$ docker load -i sophgo-tpuc_dev-v3.2_191a433358ad.tar.gz
如果是首次使用Docker, 可执行下述命令进行安装和配置（仅首次执行）：
1$ sudo apt install docker.io
2$ sudo systemctl start docker
3$ sudo systemctl enable docker
4$ sudo groupadd docker
5$ sudo usermod -aG docker $USER
6$ newgrp docker
若下载镜像文件，则需要确保镜像文件在当前目录，并在当前目录创建容器如下:
$ docker run --privileged --name myname -v $PWD:/workspace -it sophgo/tpuc_dev:v3.2
其中， myname 为容器名称, 可以自定义； $PWD 为当前目录，与容器的 /workspace 目录同步。
后文假定用户已经处于 docker 里面的 /workspace 目录。
2.2. 安装tpu_mlir
目前支持2种安装方法，分别是在线安装和离线安装。
在线安装
直接从pypi下载并安装，默认安装最新版：
$ pip install tpu_mlir
离线安装
从Github的 Assets 处下载最新的 tpu_mlir-*-py3-none-any.whl，然后使用pip安装:
$ pip install tpu_mlir-*-py3-none-any.whl
2.3. 安装tpu_mlir依赖
tpu_mlir在对不同框架模型处理时所需的依赖不同，在线安装和离线安装方式都需要安装额外依赖。
在线安装
在线安装方式对于 onnx 或 torch 生成的模型文件，可使用下方命令安装额外的依赖环境:
# 安装onnx依赖
$ pip install tpu_mlir[onnx]
# 安装torch依赖
$ pip install tpu_mlir[torch]
目前支持5种配置:
onnx, torch, tensorflow, caffe, paddle
可使用一条命令安装多个配置，也可直接安装全部依赖环境:
# 同时安装onnx, torch, caffe依赖
$ pip install tpu_mlir[onnx,torch,caffe]
# 安装全部依赖
$ pip install tpu_mlir[all]
离线安装
同理，离线安装方式可使用下方命令安装额外的依赖环境：
# 安装onnx依赖
$ pip install tpu_mlir-*-py3-none-any.whl[onnx]
# 安装全部依赖
$ pip install tpu_mlir-*-py3-none-any.whl[all]