Skip to content

F
FluidDoc

PaddlePaddle / FluidDoc

通知 5
Star 2
Fork 0
F
FluidDoc
切换分支/标签
查找文件 普通视图历史永久链接Permalink
Tables.md 14.0 KB
Newer Older
J
renew the install doc for V1.0 (#110)  
Jiabin Yang 已提交
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 
***
<a name="third_party"></a>       
# 附录

## **编译依赖表**

<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 依赖包名称 </th>
		<th> 版本 </th>
		<th> 说明 </th>
		<th> 安装命令 </th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> CMake </td>
		<td> 3.4 </td>
		<td>  </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> GCC </td>
		<td> 4.8 / 5.4 </td>
		<td>  推荐使用CentOS的devtools2 </td>
		<td>  </td>
	</tr>
		<tr>
		<td> Python </td>
		<td> 2.7.x. </td>
		<td> 依赖libpython2.7.so </td>
		<td> <code> apt install python-dev </code> 或 <code> yum install python-devel </code></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> SWIG </td>
		<td> 最低 2.0 </td>
		<td>  </td>
		<td> <code>apt install swig </code> 或 <code> yum install swig </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> wget </td>
		<td> any </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> apt install wget </code>  或 <code> yum install wget </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> openblas </td>
		<td> any </td>
		<td>  </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> pip </td>
		<td> 最低9.0.1 </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> apt install python-pip </code> 或 <code> yum install Python-pip </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> numpy </td>
		<td> >=1.12.0 </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> pip install numpy==1.14.0 </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> protobuf </td>
		<td> 3.1.0 </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> pip install protobuf==3.1.0 </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> wheel </td>
		<td> any </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> pip install wheel </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> patchELF </td>
		<td> any </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> apt install patchelf </code> 或参见github <a href="https://gist.github.com/ruario/80fefd174b3395d34c14">patchELF 官方文档</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> go </td>
		<td> >=1.8 </td>
		<td> 可选 </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	</tbody>
</table>
</p>


***
<a name="Compile"></a>
</br></br>
## **编译选项表**

<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 选项 </th>
		<th> 说明 </th>
		<th> 默认值 </th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> WITH_GPU </td>
		<td> 是否支持GPU </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_C_API </td>
		<td> 是否仅编译CAPI </td>
		<td>  OFF </td>
	</tr>
		<tr>
		<td> WITH_DOUBLE </td>
		<td> 是否使用双精度浮点数 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_DSO </td>
		<td> 是否运行时动态加载CUDA动态库，而非静态加载CUDA动态库 </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_AVX </td>
		<td> 是否编译含有AVX指令集的PaddlePaddle二进制文件 </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_PYTHON </td>
		<td> 是否内嵌PYTHON解释器 </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_STYLE_CHECK </td>
		<td> 是否编译时进行代码风格检查 </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_TESTING </td>
		<td> 是否开启单元测试 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_DOC </td>
		<td> 是否编译中英文文档 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_SWIG_PY </td>
		<td> 是否编译PYTHON的SWIG接口，该接口可用于预测和定制化训练 </td>
		<td> Auto </td>
	<tr>
		<td> WITH_GOLANG </td>
		<td> 是否编译go语言的可容错parameter server </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_MKL </td>
		<td> 是否使用MKL数学库，如果为否则是用OpenBLAS </td>
		<td> ON </td>
	</tr>
   </tbody>
</table>
</p>





**BLAS**

PaddlePaddle支持 [MKL](https://software.intel.com/en-us/mkl) 和 [OpenBlAS](http://www.openblas.net) 两种BLAS库。默认使用MKL。如果使用MKL并且机器含有AVX2指令集，还会下载MKL-DNN数学库，详细参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/doc/design/mkldnn#cmake) 。

如果关闭MKL，则会使用OpenBLAS作为BLAS库。

**CUDA/cuDNN**

PaddlePaddle在编译时/运行时会自动找到系统中安装的CUDA和cuDNN库进行编译和执行。 使用参数 `-DCUDA_ARCH_NAME=Auto` 可以指定开启自动检测SM架构，加速编译。

PaddlePaddle可以使用cuDNN v5.1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。

**编译选项的设置**

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/liby` 和 `/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：

> `cmake .. -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5`

**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。


***
<a name="whls"></a>
</br></br>
## **安装包列表**   

<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 版本号 </th>
		<th> 版本说明 </th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
J
add paddle cpu version info on table (#186)  
Jiabin Yang 已提交
212 213 214 215 
	<tr>
		<td> paddlepaddle==[版本号] 如 paddlepaddle==1.0.1(下载1.0.1版本只支持CPU的PaddlePaddle)</td>
		<td> 只支持CPU对应版本的PaddlePaddle，具体版本请参见<a href=https://pypi.org/project/paddlepaddle/#history>Pypi</a> </td>
	</tr>
J
change tag to 1.0.1  
JiabinYang 已提交
216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.1 </td>
		<td> 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的1.0.1版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.1.post87 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的1.0.1版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.1.post85 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的1.0.1版本 </td>
	</tr>
J
renew the install doc for V1.0 (#110)  
Jiabin Yang 已提交
228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.0 </td>
		<td> 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的1.0.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.0.post87 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的1.0.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==1.0.0.post85 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的1.0.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.15.0 </td>
		<td> 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.15.0.post87 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.15.0.post85 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.14.0 </td>
		<td> 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.14.0.post87 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.14.0.post85 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.15.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.13.0 </td>
		<td> 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.13.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.12.0 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.12.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.11.0.post87 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.11.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.11.0.post85 </td>
		<td> 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.11.0版本 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==0.11.0 </td>
		<td> 使用CUDA 7.5和cuDNN 5编译的0.11.0版本 </td>
	</tr>
   </tbody>
</table>
</p>


您可以在 [Release History](https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu/#history) 中找到PaddlePaddle-gpu的各个发行版本。

***
<a name="dockers"></a>
</br></br>
## **安装镜像表及简介**   
<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 版本号 </th>
		<th> 版本说明 </th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest </td>
		<td> 最新的预先安装好PaddlePaddle CPU版本的镜像 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev </td>
		<td> 最新的PaddlePaddle的开发环境 </td>
	</tr>
		<tr>
		<td> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:[Version] </td>
		<td> 将version换成具体的版本，历史版本的预安装好PaddlePaddle的镜像 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu </td>
		<td> 最新的预先安装好PaddlePaddle GPU版本的镜像 </td>
	</tr>
   </tbody>
</table>
</p>


您可以在 [DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/) 中找到PaddlePaddle的各个发行的版本的docker镜像。



***
<a name="ciwhls"></a>
</br></br>
## **多版本whl包列表**   
<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 版本说明 </th>
		<th> cp27-cp27mu </th>
		<th> cp27-cp27m </th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> cpu_avx_mkl </td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuAvxCp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuAvxCp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
S
Update Tables.md  
Shan Yi 已提交
349 
		<td> cpu_avx_openblas </td>
J
renew the install doc for V1.0 (#110)  
Jiabin Yang 已提交
350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuAvxOpenblas/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuAvxOpenblas/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
		<tr>
		<td> cpu_noavx_openblas </td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuNoavxOpenblas/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td><a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_CpuNoavxOpenblas/.lastSuccessful/paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda8.0_cudnn5_avx_mkl </td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_Cuda80cudnn5cp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td><a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_Cuda80cudnn5cp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda8.0_cudnn7_avx_mkl </td>
		<td> <a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_Cuda8cudnn7cp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td><a href="https://guest@paddleci.ngrok.io/repository/download/Manylinux1_Cuda8cudnn7cp27cp27mu/.lastSuccessful/paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">	paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
   </tbody>
</table>
</p>          









<!--TODO this part should be in a new webpage-->

</br></br>

## 在Docker中执行PaddlePaddle训练程序     

***

假设您已经在当前目录（比如在/home/work）编写了一个PaddlePaddle的程序: `train.py` （可以参考
[PaddlePaddleBook](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/book/01.fit_a_line/index.cn.html)
编写），就可以使用下面的命令开始执行训练：

     cd /home/work
     docker run -it -v $PWD:/work hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle /work/train.py

上述命令中，`-it` 参数说明容器已交互式运行；`-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:`/work`
目录: `hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle` 指定需要使用的容器； 最后`/work/train.py`为容器内执行的命令，即运行训练程序。

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：

     docker run -it -v $PWD:/work hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle /bin/bash
     cd /work
     python train.py

**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** `apt-get install -y vim` **安装后，在容器中编辑代码。**

</br></br>

## 使用Docker启动PaddlePaddle Book教程

***

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。
PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Notebook。
如果您想要更深入了解deep learning，PaddlePaddle Book一定是您最好的选择。
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。

我们提供可以直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像，直接运行：

`docker run -p 8888:8888 hub.baidubce.com/paddlepaddle/book`

国内用户可以使用下面的镜像源来加速访问：

`docker run -p 8888:8888 hub.baidubce.com/paddlepaddle/book`

然后在浏览器中输入以下网址：

`http://localhost:8888/`

就这么简单，享受您的旅程！如有其他问题请参见[FAQ](#FAQ)

</br></br>
## 使用Docker执行GPU训练

***

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。

`nvidia-docker run -it -v $PWD:/work hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu /bin/bash`

**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：**

     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 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu


**关于AVX：**

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.html) PaddlePaddle为no-avx版本。

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，就需要选择使用no-AVX的镜像