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3a982d33
编写于
11月 23, 2016
作者:
Y
Yu Yang
提交者:
GitHub
11月 23, 2016
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Merge pull request #531 from luotao1/doc2
refine compile_options.rst
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3 changed file
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81 deletion
+62
-81
doc_cn/build_and_install/cmake/cblas_settings.csv
doc_cn/build_and_install/cmake/cblas_settings.csv
+5
-4
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.csv
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.csv
+14
-15
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.rst
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.rst
+43
-62
未找到文件。
doc_cn/build_and_install/cmake/cblas_settings.csv
浏览文件 @
3a982d33
MKL_ROOT,mkl的路径,在${MKL_ROOT}/include下需要包含mkl.h,在${MKL_ROOT}/lib目录下需要包含 mkl_core,mkl_sequential和mkl_intel_lp64三个库
编译选项,描述,注意
ATLAS_ROOT,ATLAS库的路径,在${ATLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,而在${ATLAS_ROOT}/lib下需要包含cblas和atlas两个库
MKL_ROOT,MKL的路径,${MKL_ROOT}/include下需要包含mkl.h,${MKL_ROOT}/lib目录下需要包含mkl_core,mkl_sequential和mkl_intel_lp64三个库。
OPENBLAS_ROOT,在${OPENBLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,而在${OPENBLAS_ROOT}/lib下需要包含openblas库
ATLAS_ROOT,ATLAS的路径,${ATLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,${ATLAS_ROOT}/lib下需要包含cblas和atlas两个库。
REFERENCE_CBLAS_ROOT,在${REFERENCE_CBLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,在${REFERENCE_CBLAS_ROOT}/lib下需要包含cblas库
OPENBLAS_ROOT,OpenBLAS的路径,${OPENBLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,${OPENBLAS_ROOT}/lib下需要包含openblas库。
\ No newline at end of file
REFERENCE_CBLAS_ROOT,REFERENCE BLAS的路径,${REFERENCE_CBLAS_ROOT}/include下需要包含cblas.h,${REFERENCE_CBLAS_ROOT}/lib下需要包含cblas库。
\ No newline at end of file
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.csv
浏览文件 @
3a982d33
选项,说明,默认值
选项,说明,默认值
WITH_GPU,是否编译GPU支持。,是否寻找到cuda工具链
WITH_GPU,是否支持GPU。,取决于是否寻找到CUDA工具链
WITH_DOUBLE,是否使用双精度浮点数。,否
WITH_DOUBLE,是否使用双精度浮点数。,否
WITH_DSO,是否使用运行时动态加载cuda动态库,而非静态加载cuda动态库。,是
WITH_DSO,是否运行时动态加载CUDA动态库,而非静态加载CUDA动态库。,是
WITH_AVX,是否编译含有AVX指令集的PaddlePaddle二进制,是
WITH_AVX,是否编译含有AVX指令集的PaddlePaddle二进制文件,是
WITH_PYTHON,是否内嵌python解释器。可以方便嵌入式工作。,是
WITH_PYTHON,是否内嵌PYTHON解释器。方便今后的嵌入式移植工作。,是
WITH_STYLE_CHECK,是否编译时进行代码风格检查,是
WITH_STYLE_CHECK,是否编译时进行代码风格检查,是
WITH_RDMA,是否开启RDMA支持,否
WITH_RDMA,是否开启RDMA,否
WITH_GLOG,是否使用GLOG,如果不使用则会使用一个简化版的日志实现。可以方便嵌入式工作。,取决于是否寻找到GLOG
WITH_GLOG,是否开启GLOG。如果不开启,则会使用一个简化版的日志,同时方便今后的嵌入式移植工作。,取决于是否寻找到GLOG
WITH_GFLAGS,是否使用GFLAGS,如果不使用则会使用一个简化版的命令行参数解析。可以方便嵌入式工作。,取决于是否寻找到GFLAGS
WITH_GFLAGS,是否使用GFLAGS。如果不开启,则会使用一个简化版的命令行参数解析器,同时方便今后的嵌入式移植工作。,取决于是否寻找到GFLAGS
WITH_TIMER,是否开启计时功能开启计时功能会导致运行略慢,打印的日志变多。但是方便调试和benchmark,否
WITH_TIMER,是否开启计时功能。如果开启会导致运行略慢,打印的日志变多,但是方便调试和测Benchmark,否
WITH_TESTING,是否开启单元测试,取决于是否寻找到gtest
WITH_TESTING,是否开启单元测试,取决于是否寻找到GTEST
WITH_DOC,是否编译英文文档,否
WITH_DOC,是否编译中英文文档,否
WITH_DOC_CN,是否编译中文文档,否
WITH_SWIG_PY,是否编译PYTHON的SWIG接口,该接口可用于预测和定制化训练,取决于是否寻找到SWIG
WITH_SWIG_PY,是否编译python的swig接口,python的swig接口可以方便进行预测和定制化训练,取决于是否找到swig
\ No newline at end of file
doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.rst
浏览文件 @
3a982d33
设置PaddlePaddle的编译选项
PaddlePaddle的编译选项
==========================
======================
PaddlePaddle的编译选项可以在调用cmake的时候设置。cmake是一个跨平台的编译脚本,调用
PaddlePaddle的编译选项,包括生成CPU/GPU二进制文件、链接何种BLAS库等。用户可在调用cmake的时候设置它们,详细的cmake使用方法可以参考 `官方文档 <https://cmake.org/cmake-tutorial>`_ 。
cmake可以将cmake项目文件,生成各个平台的makefile。详细的cmake使用方法可以参考
`cmake的官方文档 <https://cmake.org/cmake-tutorial>`_ 。
Bool型的编译选项
----------------
PaddlePaddle的编译选项是可以控制PaddlePaddle生成CPU/GPU版本二进制,链接何种blas等等。所有的
用户可在cmake的命令行中,通过使用 ``-D`` 命令设置该类编译选项,例如
编译选项列表如下
.. code-block:: bash
PaddlePaddle的编译选项
----------------------
cmake .. -DWITH_GPU=OFF
bool型的编译选项
.. csv-table:: Bool型的编译选项
++++++++++++++++
:widths: 1, 7, 2
设置下列编译选项时,可以在cmake的命令行设置。使用 -D命令即可。例如
:file: compile_options.csv
:code:`cmake -D WITH_GPU=OFF`
BLAS/CUDA/Cudnn的编译选项
.. csv-table:: PaddlePaddle的bool型编译选项
--------------------------
:widths: 1, 7, 2
BLAS
:file: compile_options.csv
+++++
blas相关的编译选项
PaddlePaddle支持以下任意一种BLAS库:`MKL <https://software.intel.com/en-us/intel-mkl>`_ ,`ATLAS <http://math-atlas.sourceforge.net/>`_ ,`OpenBlAS <http://www.openblas.net/>`_ 和 `REFERENCE BLAS <http://www.netlib.org/blas/>`_ 。
++++++++++++++++++
.. csv-table:: BLAS路径相关的编译选项
PaddlePaddle可以使用 `MKL <https://software.intel.com/en-us/intel-mkl>`_ ,
:widths: 1, 2, 7
`Atlas <http://math-atlas.sourceforge.net/>`_ ,
:file: cblas_settings.csv
`OpenBlas <http://www.openblas.net/>`_ 和
`refference Blas <http://www.netlib.org/blas/>`_ ,任意一种cblas实现。
CUDA/Cudnn
通过编译时指定路径来实现引用各种blas。
+++++++++++
cmake编译时会首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中寻找这些blas的实现。同时
PaddlePaddle可以使用cudnn v2之后的任何一个版本来编译运行,但尽量请保持编译和运行使用的cudnn是同一个版本。 我们推荐使用最新版本的cudnn v5.1。
也会读取相关路径变量来进行搜索。路径变量为\:
编译选项的设置
++++++++++++++
.. csv-table:: PaddlePaddle的cblas编译选项
:widths: 1, 9
PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/Cudnn库。cmake编译时,首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中搜索这几个库,同时也会读取相关路径变量来进行搜索。 通过使用 ``-D`` 命令可以设置,例如
:header: "编译选项", "描述"
:file: cblas_settings.csv
.. code-block:: bash
这些变量均可以使用 -D命令指定。例如 :code:`cmake -D MKL_ROOT=/opt/mkl/`。这些变
cmake .. -DMKL_ROOT=/opt/mkl/ -DCUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5
量也可以通过调用cmake命令前通过环境变量指定。例如
注意:这几个编译选项的设置,只在第一次cmake的时候有效。如果之后想要重新设置,推荐清理整个编译目录(``rm -rf``)后,再指定。
.. code-block:: bash
\ No newline at end of file
export MKL_ROOT=/opt/mkl
cmake
需要注意的是,这些变量只在第一次cmake的时候有效。如果在第一次cmake之后想要重新设
置这些变量,推荐清理( :code:`rm -rf` )掉编译目录后,再指定。
cuda/cudnn相关的编译选项
++++++++++++++++++++++++
PaddlePaddle可以使用 cudnn v2之后的任何一个cudnn版本来编译运行。但需要注意的是编译和
运行使用的cudnn尽量是同一个版本。推荐使用最新版本的cudnn v5.1。
在cmake配置时可以使用 :code:`CUDNN_ROOT` 来配置CUDNN的安装路径。使用的命令也是
-D,例如 :code:`cmake -D CUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5` 。
需要注意的是,这些变量只在第一次cmake的时候有效。如果在第一次cmake之后想要重新设
置这些变量,推荐清理( :code:`rm -rf` )掉编译目录后,再指定。
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