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# **Ubuntu下安装**

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## 环境准备
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* **Ubuntu 版本 (64 bit)**
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    * **Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)**
    * **Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)**
    * **Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)**
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* **Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)**
* **pip或pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)**
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### 注意事项
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* 可以使用`uname -m && cat /etc/*release`查看本机的操作系统和位数信息
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* 确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置,因为您计算机可能有多个 Python

    * 如果您是使用 Python 2,使用以下命令输出 Python 路径,根据的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python 替换为具体的 Python 路径

        which python

    * 如果您是使用 Python 3,使用以下命令输出 Python 路径,根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为 python 或者替换为具体的 Python 路径

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        which python3
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* 需要确认python的版本是否满足要求

    * 如果您是使用 Python 2,使用以下命令确认是 2.7.15+

        python --version

    * 如果您是使用 Python 3,使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7

        python3 --version

* 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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    * 如果您是使用 Python 2
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        python -m ensurepip

        python -m pip --version

    * 如果您是使用 Python 3

        python3 -m ensurepip

        python3 -m pip --version

* 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:

    * 如果您是使用 Python 2

        python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

    * 如果您是使用 Python 3
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        python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

* 默认提供的安装包需要计算机支持MKL
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Jiabin Yang 已提交
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* 如果您对机器环境不了解,请下载使用[快速安装脚本](https://fast-install.bj.bcebos.com/fast_install.sh),配套说明请参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/tree/develop/doc/fluid/beginners_guide/install/install_script.md)
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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
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* 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10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持,需配合NCCL2.3.7及更高)**
	* **CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持,需配合NCCL2.3.7及更高)**
	* **GPU运算能力超过1.0的硬件设备**
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shanyi15 已提交
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Jiabin Yang 已提交
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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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* 如果您需要使用多卡环境请确保您已经正确安装nccl2,或者按照以下指令安装nccl2(这里提供的是ubuntu 16.04,CUDA9,cuDNN7下nccl2的安装指令),更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl):
J
Jiabin Yang 已提交
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	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
	dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
	sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0
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Jiabin Yang 已提交
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## 安装方式
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Ubuntu系统下有3种安装方式:
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shanyi15 已提交
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* pip安装(推荐)
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* [源码编译安装](./compile/compile_Ubuntu.html#ubt_source)
* [Docker源码编译安装](./compile/compile_Ubuntu.html#ubt_docker)
S
shanyi15 已提交
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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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  * 对于Python 2: `python -m pip install paddlepaddle==2.0.0a0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple``python -m pip install paddlepaddle==2.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
  * 对于Python 3: `python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0a0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple``python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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* GPU版PaddlePaddle:
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  * 对于Python 2: `python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0a0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple``python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
  * 对于Python 3: `python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0a0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple``python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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shanyi15 已提交
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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)
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shanyi15 已提交
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注:
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* 如果是python2.7, 建议使用`python`命令; 如果是python3.x, 则建议使用`python3`命令
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* `python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 此命令将安装支持CUDA 10.0 cuDNN v7的PaddlePaddle。
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* 默认下载最新稳定版的安装包,如需获取开发版安装包,请参考[这里](./Tables.html#ciwhls)
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<a name="check"></a>
## 验证安装
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Cheerego 已提交
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安装完成后您可以使用 `python``python3` 进入python解释器,输入`import paddle.fluid as fluid` ,再输入
 `fluid.install_check.run_check()`
C
Cheerego 已提交
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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
请使用以下命令卸载PaddlePaddle:
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* **CPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle``python3 -m pip uninstall paddlepaddle`
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* **GPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu``python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu`