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-no-deps：只把当前代码作为一个包链接进来，不下载和安装任何依赖：让 pip 直接使用容器内现有的环境进行构建先验架构，再看框架：进入未知内网，先跑uname -m和lscpu，国产化机器普遍是aarch64，直接抛弃nvidia-smi思维。跨平台离线下载：使用是拯救内网机器的神技。敬畏基础镜像：官方打好底层的镜像里，PyTorch 和 CANN 的版本是严格绑定的。手工装包时务必使用--
本文总结了在Conda环境中配置Ascend NPU环境的完整过程。首先通过创建activate.d文件夹实现自动加载set_env.sh脚本，解决了每次激活环境都需要手动设置的问题。随后详细记录了安装PyTorch 2.6.0和torch-npu过程中遇到的依赖缺失问题，包括numpy、decorator、scipy、attrs、psutil等模块的逐一安装过程。最终成功运行了简单的矩阵运算测试
