PaddlePaddle的Docker容器使用方式¶
PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器。因为Docker能在所有主要操作系统(包括Linux,Mac OS X和Windows)上运行。 请注意,您需要更改 Dockers设置 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。
通过Docker容器开发PaddlePaddle¶
开发人员可以在Docker中开发PaddlePaddle。这样开发人员可以以一致的方式在不同的平台上工作 - Linux,Mac OS X和Windows。
将开发环境构建为Docker镜像
git clone --recursive https://github.com/PaddlePaddle/Paddle cd Paddle docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .请注意,默认情况下,
docker build不会将源码导入到镜像中并编译它。如果我们想这样做,需要设置一个参数:docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile --build-arg BUILD_AND_INSTALL=ON .
运行开发环境
当我们编译好了
paddle:dev, 我们可以在docker容器里做开发,源代码可以通过挂载本地文件来被载入Docker的开发环境里面:docker run -d -p 2202:22 -v $PWD:/paddle paddle:dev
以上代码会启动一个带有PaddlePaddle开发环境的docker容器,源代码会被挂载到
/paddle。请注意,
paddle:dev的默认入口是sshd。以上的docker run命令其实会启动一个在2202端口监听的SSHD服务器。这样,我们就能SSH进入我们的开发容器了:ssh root@localhost -p 2202在Docker开发环境中编译与安装PaddlPaddle代码
当在容器里面的时候,可以用脚本
paddle/scripts/docker/build.sh来编译、安装与测试PaddlePaddle:/paddle/paddle/scripts/docker/build.sh
以上指令会在
/paddle/build中编译PaddlePaddle。通过以下指令可以运行单元测试:cd /paddle/build ctest
纯CPU和GPU的docker镜像¶
对于每一个PaddlePaddle版本,我们都会发布两个Docker镜像:纯CPU的和GPU的。我们通过设置 dockerhub.com 自动运行以下两个命令:
docker build -t paddle:cpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
docker build -t paddle:gpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu .
以交互容器方式运行纯CPU的镜像:
docker run -it --rm paddledev/paddle:cpu-latest /bin/bash
或者,可以以后台进程方式运行容器:
docker run -d -p 2202:22 paddledev/paddle:cpu-latest
然后用密码 root SSH进入容器:
ssh -p 2202 root@localhost
SSH方式的一个优点是我们可以从多个终端进入容器。比如,一个终端运行vi,另一个终端运行Python。另一个好处是我们可以把PaddlePaddle容器运行在远程服务器上,并在笔记本上通过SSH与其连接。
以上方法在GPU镜像里也能用-只是请不要忘记按装CUDA驱动,以及告诉Docker:
export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:gpu-latest
非AVX镜像¶
纯CPU镜像以及GPU镜像都会用到AVX指令集,但是2008年之前生产的旧电脑不支持AVX。以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX:
if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
如果输出是No,我们就需要手动编译一个非AVX版本的镜像:
cd ~
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
cd Paddle
docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:cpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:gpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu .
文档¶
Paddle的Docker镜像带有一个通过 woboq code browser 生成的HTML版本的C++源代码,便于用户浏览C++源码。
只要在Docker里启动PaddlePaddle的时候给它一个名字,就可以再运行另一个Nginx Docker镜像来服务HTML代码:
docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:cpu
docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx
接着我们就能够打开浏览器在 http://localhost:8088/paddle/ 浏览代码。
