# 编译PaddlePaddle和运行单元测试 ## 需要的软硬件 为了开发PaddlePaddle,我们需要 1. 一台电脑,可以装的是 Linux, BSD, Windows 或者 MacOS 操作系统,以及 1. Docker。 不需要其他任何软件了。即便是 Python 和 GCC 都不需要,因为我们会把所有编译工具都安装进一个 Docker image 里。 ## 总体流程 1. 获取源码 ```bash git clone https://github.com/paddlepaddle/paddle ``` 2. 安装工具 ```bash cd paddle; docker build -t paddle:dev . ``` 3. 编译 ```bash docker run -v $PWD:/paddle paddle:dev ``` 这个命令编译出一个 CUDA-enabled 版本。所有二进制文件会被写到本机的 `./build` 目录,而不是写到 Docker container 里。如果我们只需要编译一个只支持 CPU 的版本,可以用 ```bash docker run -e WITH_GPU=OFF -v $PWD:/paddle paddle:dev ``` 4. 运行单元测试 用本机的第一个 GPU 来运行包括 GPU 单元测试在内的所有单元测试: ```bash NV_GPU=0 nvidia-docker run -v $PWD:/paddle paddle:dev bash -c "cd /paddle/build; ctest" ``` 如果编译的时候我们用了 `WITH_GPU=OFF` 选项,那么编译过程只会产生 CPU-based 单元测试,那么我们也就不需要 nvidia-docker 来运行单元测试了。我们只需要: ```bash docker run -v $PWD:/paddle paddle:dev bash -c "cd /paddle/build; ctest" ``` ## 为什么要 Docker 呀? - 什么是 Docker? 如果您没有听说 Docker,可以把它想象为一个类似 virtualenv 的系统,但是虚拟的不仅仅是 Python 的运行环境。 - Docker 还是虚拟机? 有人用虚拟机来类比 Docker。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行基本一样。 - 为什么用 Docker? 把工具和配置都安装在一个 Docker image 里可以标准化编译环境。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。 另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。 - 我可以选择不用Docker吗? 当然可以。大家可以用把开发工具安装进入 Docker image 一样的方式,把这些工具安装到本机。这篇文档介绍基于 Docker 的开发流程,是因为这个流程比其他方法都更简便。 - 学习 Docker 有多难? 理解 Docker 并不难,大概花十分钟看一遍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/19902938 即可。这可以帮您省掉花一小时安装和配置各种开发工具,以及切换机器时需要新安装的辛苦。别忘了 PaddlePaddle 更新可能导致需要新的开发工具。更别提简化问题复现带来的好处了。 - Docker 需要 sudo 如果用自己的电脑开发,自然也就有管理员权限(sudo)了。如果用公用的电脑开发,需要请管理员安装和配置好 Docker。此外,PaddlePaddle 项目在努力开始支持其他不需要 sudo 的集装箱技术,比如 rkt。 - 我可以用 IDE 吗? 当然可以,因为源码就在本机上。IDE 默认调用 make 之类的程序来编译源码,我们只需要配置 IDE 来调用 Docker 命令编译源码即可。 很多 PaddlePaddle 开发者使用 Emacs。他们在自己的 `~/.emacs` 配置文件里加两行 ```emacs (global-set-key "\C-cc" 'compile) (setq compile-command "docker run --rm -it -v $(git rev-parse --show-toplevel):/paddle paddle:dev") ``` 就可以按 `Ctrl-C` 和 `c` 键来启动编译了。 - 可以并行编译吗? 是的。我们的 Docker image 运行一个 Bash 脚本 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/scripts/docker/build.sh 。这个脚本调用 `make -j$(nproc)` 来启动和 CPU 核一样多的进程来并行编译。 - Docker on Windows/MacOS? Docker 在 Windows 和 MacOS 都可以运行。不过实际上是运行在一个 Linux 虚拟机上。可能需要注意给这个虚拟机多分配一些 CPU 和内存,以保证编译高效。具体做法请参考 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/627 。