docker_install_cn.rst 4.9 KB
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使用Docker安装运行PaddlePaddle
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zhangjinchao01 已提交
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使用Docker安装和运行PaddlePaddle可以无需考虑依赖环境即可运行。并且也可以在Windows的docker中运行。
您可以在 `Docker官网 <https://docs.docker.com/get-started/>`_ 获得基本的Docker安装和使用方法。
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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如果您在使用Windows,可以参考
`这篇 <https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/>`_
教程,完成在Windows上安装和使用Docker。
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在了解Docker的基本使用方法之后,即可开始下面的步骤:
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.. _docker_pull:
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获取PaddlePaddle的Docker镜像
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执行下面的命令获取最新的PaddlePaddle Docker镜像
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash

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     docker pull paddlepaddle/paddle
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对于国内用户,我们提供了加速访问的镜像源:
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  .. code-block:: bash

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     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle
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下载GPU版本的Docker镜像:
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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     docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu
     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle:latest-gpu
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选择下载使用不同的BLAS库的Docker镜像:

  .. code-block:: bash

     # 默认是使用MKL的镜像
     docker pull paddlepaddle/paddle
     # 使用OpenBLAS的镜像
     docker pull paddlepaddle/paddle:latest-openblas

下载指定版本的Docker镜像,可以从 `DockerHub网站 <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_ 获取可选的tag,并执行下面的命令:
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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     docker pull paddlepaddle/paddle:[tag]
     # 比如:
     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle:0.10.0-gpu
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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.. _docker_run:
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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在Docker中执行PaddlePaddle训练程序
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typhoonzero 已提交
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假设您已经在当前目录(比如在/home/work)编写了一个PaddlePaddle的程序 :code:`train.py` (可以参考
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typhoonzero 已提交
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`PaddlePaddleBook <http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/book/01.fit_a_line/index.cn.html>`_ 
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typhoonzero 已提交
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编写),就可以使用下面的命令开始执行训练:
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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typhoonzero 已提交
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     cd /home/work
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typhoonzero 已提交
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     docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle /work/train.py
 
上述命令中, :code:`-it` 参数说明容器已交互式运行; :code:`-v $PWD:/work`
指定将当前路径(Linux中$PWD变量会展开为当前路径的绝对路径)挂载到容器内部的 :code:`/work`
目录; :code:`paddlepaddle/paddle` 指定需要使用的容器; 最后 :code:`/work/train.py`
为容器内执行的命令,即运行训练程序。
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typhoonzero 已提交
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当然,您也可以进入到Docker容器中,以交互式的方式执行或调试您的代码:
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
     docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle /bin/bash
     cd /work
     python train.py
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typhoonzero 已提交
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**注:PaddlePaddle Docker镜像为了减小体积,默认没有安装vim,您可以在容器中执行** :code:`apt-get install -y vim` **安装后,在容器中编辑代码。**
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typhoonzero 已提交
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.. _docker_run_book:
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typhoonzero 已提交
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使用Docker启动PaddlePaddle Book教程
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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使用Docker可以快速在本地启动一个包含了PaddlePaddle官方Book教程的Jupyter Notebook,可以通过网页浏览。
李科男's avatar
李科男 已提交
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PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Notebook。
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如果您想要更深入了解deep learning,PaddlePaddle Book一定是您最好的选择。
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typhoonzero 已提交
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大家可以通过它阅读教程,或者制作和分享带有代码、公式、图表、文字的交互式文档。
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zhangjinchao01 已提交
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我们提供可以直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像,直接运行:
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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     docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book
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zhangjinchao01 已提交
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yi.wu 已提交
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然后在浏览器中输入以下网址:
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: text
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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     http://localhost:8888/
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zhangjinchao01 已提交
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yi.wu 已提交
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就这么简单,享受您的旅程!
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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.. _docker_run_gpu:
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yi.wu 已提交
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typhoonzero 已提交
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使用Docker执行GPU训练
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liaogang 已提交
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typhoonzero 已提交
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为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行,我们推荐使用
`nvidia-docker <https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker>`_ 来运行镜像。
请不要忘记提前在物理机上安装GPU最新驱动。
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liaogang 已提交
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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     nvidia-docker run -it -v $PWD:/work paddledev/paddle:latest-gpu /bin/bash
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yi.wu 已提交
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typhoonzero 已提交
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**注: 如果没有安装nvidia-docker,可以尝试以下的方法,将CUDA库和Linux设备挂载到Docker容器内:**
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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  .. code-block:: bash
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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     export CUDA_SO="$(\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:latest-gpu
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yi.wu 已提交
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typhoonzero 已提交
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**关于AVX:**
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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AVX是一种CPU指令集,可以加速PaddlePaddle的计算。最新的PaddlePaddle Docker镜像默认
是开启AVX编译的,所以,如果您的电脑不支持AVX,需要单独
`编译 <./build_from_source_cn.rst>`_ PaddlePaddle为no-avx版本。
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zhangjinchao01 已提交
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typhoonzero 已提交
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以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX:
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yi.wu 已提交
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   .. code-block:: bash
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typhoonzero 已提交
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      if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
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typhoonzero 已提交
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如果输出是No,就需要选择使用no-AVX的镜像