Tables.md

<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 (Linux Only) </td>
		<td> 4.8 / 5.4 </td>
		<td>  推荐使用CentOS的devtools2 </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> Clang (MacOS Only) </td>
		<td> 9.0及以上 </td>
		<td> 通常使用MacOS 10.11及以上的系统对应的Clang版本即可 </td>
		<td>  </td>
	</tr>
		<tr>
		<td> Python（64 bit） </td>
		<td> 2.7.x. 或 3.5+.x </td>
		<td> 依赖libpython2.7.so 或 libpython3.5+.so </td>
		<td> <code> apt install python-dev </code> 或 <code> yum install python-devel </code> 如果安装python3请访问<a href="https://www.python.org">Python 官网</a></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> 可选 </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> pip </td>
		<td> >=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 </code> </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> protobuf </td>
		<td> >=3.1.0 </td>
		<td>  </td>
		<td> <code> pip install protobuf </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>
	<tr>
		<td> setuptools </td>
		<td> >= 28.0.0 </td>
		<td> </td>
		<td>  </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> unrar </td>
		<td>  </td>
		<td> </td>
		<td> brew install unrar (For MacOS), apt-get install unrar (For Ubuntu) </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_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_TESTING </td>
		<td> 是否开启单元测试 </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>
	<tr>
		<td> WITH_SYSTEM_BLAS </td>
		<td> 是否使用系统自带的BLAS </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_DISTRIBUTE </td>
		<td> 是否编译带有分布式的版本 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> WITH_BRPC_RDMA </td>
		<td> 是否使用BRPC RDMA作为RPC协议 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
		<tr>
		<td> ON_INFER </td>
		<td> 是否打开预测优化 </td>
		<td> OFF </td>
	</tr>
	<tr>
		<tr>
		<td> CUDA_ARCH_NAME </td>
		<td> 是否只针对当前CUDA架构编译 </td>
		<td> All:编译所有可支持的CUDA架构 可选：Auto 自动识别当前环境的架构编译 </td>
	</tr>
	<tr>
		<tr>
		<td> TENSORRT_ROOT </td>
		<td> 指定TensorRT路径 </td>
		<td> Windows下默认值为'/'，Linux下默认值为 '/usr/' </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/release/0.11.0/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/lib` 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>
	<tr>
		<td> paddlepaddle==[版本号] 例如 paddlepaddle==1.6.3 </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>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==[版本号] 例如 paddlepaddle-gpu==1.6.3 </td>
		<td> 默认安装支持CUDA 10.0和cuDNN 7的对应[版本号]的PaddlePaddle安装包 </td>
	</tr>
	<tr>
		<td> paddlepaddle-gpu==[版本号].postXX 例如 paddlepaddle-gpu==1.6.3.post97 </td>
		<td> 支持CUDA 9.0和cuDNN 7的对应PaddlePaddle版本的安装包</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。
> 其中`postXX` 对应的是CUDA和cuDNN的版本，`postXX`之前的数字代表Paddle的版本

需要注意的是，命令中<code> paddlepaddle-gpu </code> 在windows环境下，会默认安装支持CUDA 10.0和cuDNN 7的对应[版本号]的PaddlePaddle安装包

<a name="ciwhls-release"></a>
</br></br>

## **多版本whl包列表-Release**

<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 版本说明 </th>
		<th> cp27-cp27mu </th>
		<th> cp27-cp27m </th>
		<th> cp35-cp35m	</th>
		<th> cp36-cp36m	</th>
		<th> cp37-cp37m	</th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> cpu-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cpu-openblas </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-openblas/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-openblas/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-openblas/paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-openblas/paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-openblas/paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda9-cudnn7-avx-openblas </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda9-cudnn7-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda10_cudnn7-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> win_cpu_mkl </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> win_cuda9_cudnn7_mkl </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
	</tr>  
	<tr>
		<td> win_cuda10_cudnn7_mkl </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post107-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> win_cpu_openblas </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
	</tr>  
	<tr>
		<td> win_cuda9_cudnn7_openblas </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-open/paddlepaddle_gpu-1.6.3.post97-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
		paddlepaddle_gpu-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
	</tr>  
	<tr>
		<td> mac_cpu </td>
		<td> - </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mac/paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mac/paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mac/paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3-cpu-mac/paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.whl">
		paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.whl</a></td>
	</tr>
   </tbody>
</table>
</p>

### 表格说明

- 纵轴

cpu-mkl: 支持CPU训练和预测，使用Intel mkl数学库

cpu-openblas: 支持CPU训练和预测，使用openblas数学库

cuda9-cudnn7-openblas: 支持GPU训练和预测，使用openblas数学库

cuda9_cudnn7-mkl: 支持GPU训练和预测，使用Intel mkl数学库

cuda10_cudnn7-mkl: 支持GPU训练和预测，使用Intel mkl数学库


- 横轴

一般是类似于“cp27-cp27mu”的形式，其中：

27:python tag,指python2.7，类似的还有“35”、“36”、“37”等

mu:指unicode版本python，若为m则指非unicode版本python

- 安装包命名规则

每个安装包都有一个专属的名字，它们是按照Python的官方规则 来命名的，形式如下：

{distribution}-{version}(-{build tag})?-{python tag}-{abi tag}-{platform tag}.whl

其中build tag可以缺少，其他部分不能缺少

distribution: wheel名称version: 版本，例如0.14.0 (要求必须是数字格式)

python tag: 类似'py27', 'py2', 'py3'，用于标明对应的python版本

abi tag:  类似'cp33m', 'abi3', 'none'

platform tag: 类似 'linux_x86_64', 'any'

<a name="ciwhls"></a>
</br></br>
## **多版本whl包列表-dev**
<p align="center">
<table>
	<thead>
	<tr>
		<th> 版本说明 </th>
		<th> cp27-cp27mu </th>
		<th> cp27-cp27m </th>
		<th> cp35-cp35m	</th>
		<th> cp36-cp36m	</th>
		<th> cp37-cp37m	</th>
	</tr>
	</thead>
	<tbody>
	<tr>
		<td> cpu-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-mkl/paddlepaddle-0.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-mkl/paddlepaddle-0.0.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-mkl/paddlepaddle-0.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-mkl/paddlepaddle-0.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-mkl/paddlepaddle-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cpu-openblas </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-openblas/paddlepaddle-0.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-openblas/paddlepaddle-0.0.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-openblas/paddlepaddle-0.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-openblas/paddlepaddle-0.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-cpu-openblas/paddlepaddle-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle-latest-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda9-cudnn7-openblas </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-avx-openblas/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda9-cudnn7-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda9-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
	</tr>
	<tr>
		<td> cuda10_cudnn7-mkl </td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"> paddlepaddle_gpu-latest-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle_gpu-latest-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl</a></td>
		<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/0.0.0-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
		paddlepaddle_gpu-latest-cp37-cp37m-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](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/01.fit_a_line/README.cn.md)
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，可以参考PaddlePaddle Book。
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)

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## 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