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上级 980672a4
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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 * 可以使用`uname -m && cat /etc/*release`查看本机的操作系统和位数信息
* 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求 * 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求
* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集。可使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集,如不支持,请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包 * 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL。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)。或者您也可以使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集,如不支持,请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包
## 选择CPU/GPU ## 选择CPU/GPU
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### 注意事项 ### 注意事项
* 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求 * 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求
* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集。可使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集,如不支持,请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包 * 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集
## 选择CPU/GPU ## 选择CPU/GPU
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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 * 可以使用`uname -m && cat /etc/*release`查看本机的操作系统和位数信息
* 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求 * 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7),确认pip/pip3版本是否满足要求
* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集。可使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集,如不支持,请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包 * 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL。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)。或者您也可以使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集,如不支持,请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包
## 选择CPU/GPU ## 选择CPU/GPU
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### 注意事项 ### 注意事项
<<<<<<< HEAD * 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL
* 当前版本暂不支持NCCL,分布式相关功能 * 当前版本暂不支持NCCL,分布式相关功能
## 选择CPU/GPU ## 选择CPU/GPU
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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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* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU版的PaddlePaddle * 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU版的PaddlePaddle
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## 安装步骤 ## 安装步骤
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* CPU版PaddlePaddle:`pip install paddlepaddle``pip3 install paddlepaddle` * CPU版PaddlePaddle:`pip install paddlepaddle``pip3 install paddlepaddle`
* GPU版PaddlePaddle:`pip install paddlepaddle-gpu``pip3 install paddlepaddle-gpu` * GPU版PaddlePaddle:`pip install paddlepaddle-gpu``pip3 install paddlepaddle-gpu`
您可[验证是否安装成功](#check),如有问题请查看[FAQ](./FAQ.html) 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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* ***CPU版本的PaddlePaddle***:
执行如下命令:`pip install paddlepaddle`(python2.7) 或 `pip3 install paddlepaddle`(python3.x) 安装PaddlePaddle
* ***GPU版本的PaddlePaddle***:
执行如下命令:`pip install paddlepaddle-gpu`(python2.7) 或 `pip3 install paddlepaddle-gpu`(python3.x) 安装PaddlePaddle
## ***验证安装***
安装完成后您可以使用 `python``python3` 进入python解释器,然后使用`import paddle.fluid` 验证是否安装成功。
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注: 注:
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* pip与python版本对应。如果是python2.7, 建议使用`pip`命令; 如果是python3.x, 则建议使用`pip3`命令 * pip与python版本对应。如果是python2.7, 建议使用`pip`命令; 如果是python3.x, 则建议使用`pip3`命令
* `pip install paddlepaddle-gpu` 此命令将安装支持CUDA 8.0 cuDNN v7的PaddlePaddle,目前windows环境下暂不支持其他版本的CUDA和cuDNN。 * `pip install paddlepaddle-gpu` 此命令将安装支持CUDA 8.0 cuDNN v7的PaddlePaddle,目前windows环境下暂不支持其他版本的CUDA和cuDNN。
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## 如何卸载 ## 如何卸载
* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle``pip3 uninstall paddlepaddle` * ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle``pip3 uninstall paddlepaddle`
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* ***CPU版本的PaddlePaddle***:
请使用以下命令:`pip uninstall paddlepaddle``pip3 uninstall paddlepaddle` 卸载PaddlePaddle
* ***GPU版本的PaddlePaddle***:
请使用以下命令:`pip uninstall paddlepaddle-gpu``pip3 uninstall paddlepaddle-gpu` 卸载PaddlePaddle
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* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu``pip3 uninstall paddlepaddle-gpu` * ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu``pip3 uninstall paddlepaddle-gpu`
# 辅助安装脚本
## 使用方法
下载脚本至本地后,使用命令`/bin/bash fast_install.sh`启动脚本
### Ubuntu和CentOS
脚本会执行以下几步:
1. GPU检测
检测您的机器是否含有我们支持的GPU,如果有,会安装GPU版本的PaddlePaddle,否则会安装CPU版本。
(PaddlePaddle目前支持NVIDIA[官网](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne)列出的,算力7.0以下的GPU和v100系列的GPU)
2. CUDA,cuDNN检测
检测您的机器是否安装我们支持的CUDA,cuDNN,具体地:
1. 在`/usr/local/` 及其子目录下寻找 `cuda/cuda8/cuda9` 目录下的`version.txt`文件(通常如果您以默认方式安装了CUDA)。 如果提示未找到CUDA请使用命令`find / -name version.txt`找到您所需要的CUDA目录下的“version.txt”路径,然后按照提示输入。
2. 在`/usr` 及其子目录下寻找文件 `cudnn.h` , 如果您的cuDNN未安装在默认路径请使用命令`find / -name cudnn.h`寻找您希望使用的cuDNN版本的`cudnn.h`路径并按提示输入
如果未找到相应文件,则会安装CPU版本的PaddlePaddle
3. 选择数学库
脚本默认会为您安装支持[MKL](https://software.intel.com/en-us/mkl)数学库的PaddlePaddle,如果您的机器不支持`MKL`,请选择安装支持[OPENBLAS](https://www.openblas.net)的PaddlePaddle
4. 选择PaddlePaddle版本
我们为您提供2种版本:开发版和稳定版,推荐您选择测试验证过的稳定版
5. 选择Python版本
脚本默认会使用您机器中的Python,您也可以输入您希望使用的Python的路径
6. 检查[AVX](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/AVX指令集)指令集
7. 使用[Python virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/latest/)
脚本也支持按您的需求创建Python的虚拟环境
以上检查完成后就会为您安装对应您系统的PaddlePaddle了,安装一般需要1~2分钟会根据您的网络来决定,请您耐心等待。
### MacOS
脚本会执行以下几步:
1. 选择PaddlePaddle版本
我们为您提供2种版本:开发版和稳定版,推荐您选择测试验证过的稳定版
2. 检查Python版本
由于MacOS自带的Python通常依赖于系统环境,因此我们不支持MacOS自带的Python环境,请重新从Python.org安装Python,然后根据提示输入您希望使用的Python的路径
3. 检查是否支持[AVX](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/AVX指令集)指令集
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