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# **Windows下安装**

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## 环境准备
C
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* **Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)**
    * **GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1,且仅支持单卡**
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* **Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)**
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* **pip 版本 9.0.1+ (64 bit)**
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### 注意事项

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* 确认您安装PaddlePaddle的 Python 是您预期的版本,因为您计算机可能有多个 Python,使用以下命令
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    python --version
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    * 如果您是使用 Python 2,输出应是 2.7.15+
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    * 如果您是使用 Python 3,输出应是 3.5.1+/3.6+/3.7+
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* 如果不符合您预期的版本,使用以下命令查看python的路径是否是您预期的位置
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    where python
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    * 如果您是使用 Python 2, python2.7的安装目录应位于第一行
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    * 如果您是使用 Python 3, python3.5.1+/3.6+/3.7+的安装目录应位于第一行
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    * 您可以通过以下任意方法进行调整:
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        * 使用具体的Python路径来执行命令(例如C:\Python36\python.exe对应 Python 3,C:\Python27\python.exe对应 Python 2)     
        * 在环境变量中,将您预期的安装路径设置在第一顺序位(请在控制面板->系统属性->环境变量->PATH中修改)
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* 需要确认pip的版本是否满足要求,要求pip版本为9.0.1+

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    python -m ensurepip
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    python -m pip --version
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* 需要确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是"64bit",第二行输出的是"x86_64"、"x64"或"AMD64"即可:

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    python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
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* 默认提供的安装包需要计算机支持MKL,如果您的环境不支持,请在[这里](./Tables.html#ciwhls-release)下载`openblas`版本的安装包
C
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* 当前版本暂不支持NCCL,分布式等相关功能
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## 选择CPU/GPU
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* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU版的PaddlePaddle

* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU,并且满足以下条件,推荐安装GPU版的PaddlePaddle
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    * **CUDA 工具包 9.0/10.0 配合 cuDNN v7.3+**
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    * **GPU运算能力超过1.0的硬件设备**
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注: 目前官方发布的windows安装包仅包含 CUDA 9.0/10.0 的单卡模式,不包含 CUDA 9.1/9.2/10.1,如需使用,请通过源码自行编译。
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您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法,请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
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## 安装方式
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Windows系统下有3种安装方式:
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* pip安装(推荐)
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* [conda安装](./install_Conda.html)
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* [源码编译安装](./compile/compile_Windows.html#win_source)
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这里为您介绍pip安装方式
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## 安装步骤
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* CPU版PaddlePaddle:
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  * `python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple`(推荐使用百度源) 或 `python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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* GPU版PaddlePaddle:
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  * `python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple``python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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您可[验证是否安装成功](#check),如有问题请查看[FAQ](./FAQ.html)

注:

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* `python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 此命令将安装支持CUDA 10.0(配合cuDNN v7.3+)的PaddlePaddle,如您对CUDA或cuDNN版本有不同要求,可用`python -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`命令来安装,版本号请见[这里](https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu#history), 关于paddlepaddle与CUDA, cuDNN版本的对应关系请见[安装包列表](./Tables.html#whls)
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<a name="check"></a>
## 验证安装
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安装完成后您可以使用 `python` 进入python解释器,输入`import paddle.fluid as fluid` ,再输入
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 `fluid.install_check.run_check()`
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如果出现`Your Paddle Fluid is installed succesfully!`,说明您已成功安装。
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## 如何卸载
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* **CPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle`
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* **GPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu`