用途：在 Linux x86_64 的 Python 虚拟环境中，用 pip 安装 Holoscan SDK 的 Python 绑定，并做基础验证。
前提条件：装有 NVIDIA GPU 及驱动（nvidia-smi 可用）；PATH 中的 CUDA Toolkit 主版本与主机一致（12 或 13）；Python 3.10–3.13 且具备 venv；可访问 PyPI 与 docs.nvidia.com。
选择 wheel：先看 nvidia-smi 输出的 CUDA Version，13.x+ 用 holoscan-cu13，12.x 用 holoscan-cu12。两者互斥，必须与主机 CUDA 驱动匹配。可选依赖：LibTorch 2.11.0+、ONNX Runtime 1.22.0+。
必要用法：安装前先查阅 https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html 的 pip-wheel 部分，若与下述内容冲突以官方文档为准。创建并激活虚拟环境：python3 -m venv ~/holoscan/venv，再 source ~/holoscan/venv/bin/activate；安装 pip install holoscan-cu12（或 holoscan-cu13）。
验证：激活 venv 后运行 python3 -c "import holoscan; print(holoscan.version)"，应输出版本号（如 4.1.0）。随后可按已安装版本标签从 GitHub 获取官方示例运行 hello_world（预期输出 "Hello World!"）和 video_replayer（预期 "Graph execution finished."）；运行远程示例脚本前应告知用户。执行前设置 ulimit -s 32768，建议每个运行 Holoscan 的 shell 都设置，否则部分应用会出现栈大小警告，少数情况下段错误。video_replayer 建议以 headless 方式运行，其 racerx 数据仅随 Debian 包提供在 /opt/nvidia/holoscan/data，否则需通过 HOLOSCAN_INPUT_PATH 指向包含 racerx/ 的目录。
适用场景：仅限 Python 安装与示例验证。C++ 头文件/库需配合 /holoscan-install-debian。
限制与排错：Ubuntu 24.04 禁止系统级 pip，出现 externally-managed-environment 时须先建 venv；import holoscan 报 ImportError 或 CUDA 不匹配时，卸载并重装匹配的 wheel；找不到 racerx/ 时检查 HOLOSCAN_INPUT_PATH。新 shell 需重新激活 venv 并重设 ulimit。