diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/index_cn.rst b/doc/fluid/beginners_guide/index_cn.rst index 12fd8e9bb2dccddd73577bccbaab5c34c9859249..9120a3de68af016c58aecdbc7aa97dbcb0d1e922 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/index_cn.rst +++ b/doc/fluid/beginners_guide/index_cn.rst @@ -24,5 +24,6 @@ PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是一个易用、高效、灵 :hidden: quick_start_cn.rst + install/index_cn.rst basics/index_cn.rst programming_guide/programming_guide.md diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/index_en.rst b/doc/fluid/beginners_guide/index_en.rst index 666cd31caf850271be17f9111b7895428f8976dd..67e3c30a82a7540d2224fa199dc54d3c640eeb4d 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/index_en.rst +++ b/doc/fluid/beginners_guide/index_en.rst @@ -20,5 +20,6 @@ If you have been armed with certain level of deep learning knowledge, and it hap .. toctree:: :hidden: + install/index_en.rst basics/index_en.rst programming_guide/programming_guide_en.md diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md index b9ddc358424fdaee9ba7f6fcc9b0098086b1ebe5..8e9ceb3b5d9956351b148af1c43ad761ea0b545c 100755 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md @@ -60,7 +60,7 @@ pip >=9.0.1 - apt install python-pip 或 yum install Python-pip + apt install python-pip 或 yum install python-pip numpy @@ -109,7 +109,6 @@

-***

## **编译选项表** @@ -202,14 +201,13 @@ PaddlePaddle可以使用cuDNN v5.1之后的任何一个版本来编译运行， **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： +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。 -***

## **安装包列表** @@ -224,16 +222,16 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。 - paddlepaddle==[版本号] 例如 paddlepaddle==1.5.2 + paddlepaddle==[版本号] 例如 paddlepaddle==1.6.1 只支持CPU对应版本的PaddlePaddle，具体版本请参见Pypi - paddlepaddle-gpu==[版本号] 例如 paddlepaddle-gpu==1.5.2 + paddlepaddle-gpu==[版本号] 例如 paddlepaddle-gpu==1.6.1 默认安装支持CUDA 10.0和cuDNN 7的对应[版本号]的PaddlePaddle安装包 - paddlepaddle-gpu==[版本号].postXX 例如 paddlepaddle-gpu==1.5.2.post87 - 支持CUDA 8.0和cuDNN 7的对应PaddlePaddle版本的安装包 + paddlepaddle-gpu==[版本号].postXX 例如 paddlepaddle-gpu==1.6.1.post97 + 支持CUDA 9.0和cuDNN 7的对应PaddlePaddle版本的安装包 @@ -243,7 +241,6 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。 > 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 paddlepaddle-gpu 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 -***

@@ -265,170 +262,126 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。 cpu-mkl - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl cpu-openblas - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl - cuda8-cudnn7-openblas - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl - - - cuda8-cudnn7-mkl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl + cuda9-cudnn7-avx-openblas + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl cuda9-cudnn7-mkl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl cuda10_cudnn7-mkl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl win_cpu_mkl - - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl - - win_cuda8_cudnn7_mkl - - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl - win_cuda9_cudnn7_mkl - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl win_cuda10_cudnn7_mkl - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl win_cpu_openblas - - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl - - - win_cuda8_cudnn7_openblas - - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl win_cuda9_cudnn7_openblas - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl - - - win_cuda10_cudnn7_openblas - - - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl - - paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl + + paddlepaddle_gpu-1.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl mac_cpu - - - paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl - - paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl + + paddlepaddle-1.6.1-cp37-cp37m-macosx_10_6_intel.whl @@ -442,9 +395,7 @@ 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 -cuda8-cudnn7-openblas: 支持GPU训练和预测，使用openblas数学库 - -cuda8_cudnn7_mkl: 支持GPU训练和预测，使用Intel mkl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 @@ -561,7 +512,6 @@ platform tag: 类似 'linux_x86_64', 'any' ## 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) @@ -586,7 +536,6 @@ platform tag: 类似 'linux_x86_64', 'any' ## 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。 @@ -610,7 +559,6 @@ PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Note

## 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。 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md index ac8152f2fa3fe8fe427111f2b22cf3f99a914c55..7896c27dd8aa43c84115f912cf105226723ff82f 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md @@ -89,6 +89,8 @@ > -it 与宿主机保持交互状态，`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev` 使用名为`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev`的镜像创建Docker容器，/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash命令。 + > 注意：hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev内部安装CUDA 8.0。 + 4. 进入Docker后进入paddle目录下： diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md index 305593e726d91e58eddc08741737453201be821c..be14d326d77049d007e26bb99caae968d798f326 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md @@ -2,9 +2,9 @@ ## 环境准备 -* *MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit) (不支持GPU版本)* -* *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)* +* **MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit) (不支持GPU版本)** +* **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)** ## 选择CPU/GPU @@ -17,7 +17,7 @@ * 本机源码编译 -### ***使用Docker编译*** +### **使用Docker编译** [Docker](https://docs.docker.com/install/)是一个开源的应用容器引擎。使用Docker，既可以将PaddlePaddle的安装&使用与系统环境隔离，也可以与主机共享GPU、网络等资源 @@ -106,7 +106,7 @@

-### ***本机编译*** +### **本机编译** **请严格按照以下指令顺序执行** @@ -202,15 +202,15 @@ 恭喜，至此您已完成PaddlePaddle的编译安装 -## ***验证安装*** +## **验证安装** 安装完成后您可以使用 `python` 或 `python3` 进入python解释器，输入`import paddle.fluid as fluid` ，再输入 `fluid.install_check.run_check()` 如果出现`Your Paddle Fluid is installed succesfully!`，说明您已成功安装。 -## ***如何卸载*** +## **如何卸载** 请使用以下命令卸载PaddlePaddle -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle` 使用Docker安装PaddlePaddle的用户，请进入包含PaddlePaddle的容器中使用上述命令，注意使用对应版本的pip diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md index bfa561e3be3f2867704b6b1cde4eda5ed1907e72..ea13b77d1765016fdb84172867feee6d09eec84e 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md @@ -2,22 +2,22 @@ ## 环境准备 -* *Ubuntu 版本 (64 bit)* - * *Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/10.0)* - * *Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/9/10.0)* - * *Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0)* -* *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)* +* **Ubuntu 版本 (64 bit)** + * **Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/10.0)** + * **Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/9/10.0)** + * **Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0)** +* **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)** ## 选择CPU/GPU * 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 - * *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)* - * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+(如需多卡支持，需配合NCCL2.1.15-2.2.13）* - * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备* + * **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)** + * **CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+(如需多卡支持，需配合NCCL2.1.15-2.2.13）** + * **GPU运算能力超过1.0的硬件设备** 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/) @@ -36,7 +36,7 @@ * 本机编译 -### ***用Docker编译*** +### **用Docker编译** [Docker](https://docs.docker.com/install/)是一个开源的应用容器引擎。使用Docker，既可以将PaddlePaddle的安装&使用与系统环境隔离，也可以与主机共享GPU、网络等资源 @@ -84,6 +84,9 @@ > -it 与宿主机保持交互状态，`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev` 使用名为`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev`的镜像创建Docker容器，/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash命令。 + + + > 注意：hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev内部安装CUDA 8.0。 4. 进入Docker后进入paddle目录下： @@ -152,7 +155,7 @@ > 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` 来安装。 -### ***本机编译*** +### **本机编译** 1. 检查您的计算机和操作系统是否符合我们支持的编译标准： `uname -m && cat /etc/*release` @@ -220,7 +223,7 @@ For Python2: cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release - * 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户：(*仅支持ubuntu16.04/14.04*) + * 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户：(**仅支持ubuntu16.04/14.04**) 1. 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): @@ -251,17 +254,17 @@ 恭喜，至此您已完成PaddlePaddle的编译安装 -## ***验证安装*** +## **验证安装** 安装完成后您可以使用 `python` 或 `python3` 进入python解释器，输入`import paddle.fluid as fluid` ，再输入 `fluid.install_check.run_check()` 如果出现`Your Paddle Fluid is installed succesfully!`，说明您已成功安装。 -## ***如何卸载*** +## **如何卸载** 请使用以下命令卸载PaddlePaddle： -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle` -* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle-gpu` +* **GPU版本的PaddlePaddle**: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle-gpu` 使用Docker安装PaddlePaddle的用户，请进入包含PaddlePaddle的容器中使用上述命令，注意使用对应版本的pip diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md index 2514197ea621e9410e9c14ad252735460129ad69..a7ad3c425e5c3365d5f583b5c3b4046cd7141753 100755 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md @@ -2,18 +2,18 @@ ## 环境准备 -* *Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit) (GPU版本支持CUDA 8.0/9.0/10.0, 且仅支持单卡)* -* *Python 版本 2.7/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)* -* *pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)* -* *Visual Studio 2015 Update3* +* **Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit) (GPU版本支持CUDA 9.0/10.0, 且仅支持单卡)** +* **Python 版本 2.7/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)** +* **pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)** +* **Visual Studio 2015 Update3** ## 选择CPU/GPU * 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请编译CPU版的PaddlePaddle * 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，并且满足以下条件，推荐编译GPU版的PaddlePaddle - * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+, 9.0/10.0配合cuDNN v7.3+* - * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备* + * **CUDA 工具包9.0/10.0配合cuDNN v7.3+** + * **GPU运算能力超过1.0的硬件设备** ## 安装步骤 @@ -22,79 +22,77 @@ * 本机编译（暂不支持NCCL，分布式等相关功能） -### ***本机编译*** +### **本机编译** 1. 安装必要的工具 cmake，git 以及 python： - > cmake 需要3.5 及以上版本, 可在官网[下载](https://cmake.org/download/)，并添加到环境变量中。 + > cmake 需要 3.5 及以上版本, 可在官网[下载](https://cmake.org/download/)，并添加到环境变量中。 - > python 需要2.7 及以上版本, 可在官网[下载](https://www.python.org/download/releases/2.7/)。 + > python 需要 2.7 及以上版本, 可在官网[下载](https://www.python.org/download/releases/2.7/)。 > 需要安装`numpy, protobuf, wheel` 。python2.7下, 请使用`pip`命令; 如果是python3.x, 请使用`pip3`命令。 - * 安装 numpy 包可以通过命令 `pip install numpy` 或 `pip3 install numpy` - - * 安装 protobuf 包可以通过命令 `pip install protobuf` 或 `pip3 install protobuf` - - * 安装 wheel 包可以通过命令 `pip install wheel` 或 `pip3 install wheel` + * 安装 numpy 包可以通过命令 `pip install numpy` 或 `pip3 install numpy` + * 安装 protobuf 包可以通过命令 `pip install protobuf` 或 `pip3 install protobuf` + * 安装 wheel 包可以通过命令 `pip install wheel` 或 `pip3 install wheel` > git可以在官网[下载](https://gitforwindows.org/)，并添加到环境变量中。 2. 将PaddlePaddle的源码clone在当下目录下的Paddle的文件夹中，并进入Padde目录下： - - `git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git` - - `cd Paddle` + - `git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git` + - `cd Paddle` 3. 切换到较稳定release分支下进行编译： - `git checkout [分支名]` + `git checkout [分支名]` - 例如： + 例如： - `git checkout release/1.5` + `git checkout release/1.5` - 注意：python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持 + 注意：python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持 4. 创建名为build的目录并进入： - - `mkdir build` - - `cd build` + - `mkdir build` + - `cd build` 5. 执行cmake： - > 具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile) + > 具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile) - * 编译**CPU版本PaddlePaddle**： + * 编译**CPU版本PaddlePaddle**： - `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release` + `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release` - * 编译**GPU版本PaddlePaddle**： + * 编译**GPU版本PaddlePaddle**： - `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release` + `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release` - 默认为Python2，Python3请添加： + 默认为Python2，Python3请添加： - > -DPY_VERSION=3（或3.5、3.6、3.7） + > -DPY_VERSION=3（或3.5、3.6、3.7） - 如果你的设备信息包含多个Python或CUDA版本，你也可以通过设置路径变量，来指定特定版本的Python或CUDA： + 如果你的设备信息包含多个Python或CUDA版本，你也可以通过设置路径变量，来指定特定版本的Python或CUDA： - > -DPYTHON_EXECUTABLE 为python的可执行程序(python.exe)的路径 + > -DPYTHON_EXECUTABLE 为python的可执行程序(python.exe)的路径 - > -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 为cuda安装目录的根路径 + > -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 为cuda安装目录的根路径 - 例如：（仅作示例，请根据你的设备路径信息进行设置） + 例如：（仅作示例，请根据你的设备路径信息进行设置） - `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DPYTHON_EXECUTABLE=C:\\Python36\\python.exe -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\v10.0"` + `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DPYTHON_EXECUTABLE=C:\\Python36\\python.exe -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\v10.0"` 6. 使用Blend for Visual Studio 2015 打开 `paddle.sln` 文件，选择平台为 `x64`，配置为 `Release`，开始编译。 7. 编译成功后进入 `\Paddle\build\python\dist` 目录下找到生成的 `.whl` 包： - `cd \Paddle\build\python\dist` + `cd \Paddle\build\python\dist` 8. 在当前机器或目标机器安装编译好的 `.whl` 包： - `pip install -U（whl包的名字）` 或 `pip3 install -U（whl包的名字）` + `pip install -U（whl包的名字）` 或 `pip3 install -U（whl包的名字）` 恭喜，至此您已完成PaddlePaddle的编译安装 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst b/doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst index 19a325079d8c402b1314661af85652940acd141f..4eaff338d73528b3967a7833dc60c41f080f7c90 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst @@ -7,74 +7,59 @@ ============================ * Windows 7 / 8 / 10，专业版 / 企业版 - * Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04 - * CentOS 6 / 7 - * MacOS 10.11 / 10.12 / 10.13 / 10.14 - * 操作系统要求是 64 位版本 2. 处理器要求 ============================ * 处理器支持 MKL - * 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 3. Python 和 pip 版本要求： ============================ * Python 2 的版本要求 2.7.15+ - * Python 3 的版本要求 3.5.1+/3.6/3.7 - * Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 9.0.1+ - * Python 和 pip 要求是 64 位版本 4. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况： ================================= -* 目前 `PaddlePaddle` 仅支持 `NVIDIA` 显卡的 `CUDA` 驱动 - -* 需要安装 `cuDNN `_ ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10), 7.1+(For CUDA 8) - +* 目前 **PaddlePaddle** 仅支持 **NVIDIA** 显卡的 **CUDA** 驱动 +* 需要安装 `cuDNN `_ ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10) * 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 `_ + * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术 +* 需要安装 `CUDA `_ ，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同： -* 需要安装 `CUDA `_，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同： * Windows 安装 GPU 版本 - * Windows 7/8/10 支持 CUDA 8.0/9.0/10.0 单卡模式，不支持 CUDA 9.1/9.2/10.1 - - * 不支持 `nvidia-docker` 方式安装 + * Windows 7/8/10 支持 CUDA 9.0/10.0 单卡模式，不支持 CUDA 9.1/9.2/10.1 + * 不支持 **nvidia-docker** 方式安装 * Ubuntu 安装 GPU 版本 - * Ubuntu 14.04 支持 CUDA 8.0/10.0，不支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.1 - - * Ubuntu 16.04 支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 - - * Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10.0，不支持CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.1 - - * 如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 + * Ubuntu 14.04 支持 CUDA 10.0，不支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.1 + * Ubuntu 16.04 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 + * Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10.0，不支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.1 + * 如果您是使用 **nvidia-docker** 安装，支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 * CentOS 安装 GPU 版本 - * 如果您是使用本机 `pip` 安装： - * CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0，不支持10.1，支持 CUDA 8.0/9.1 但仅支持单卡模式 - * CentOS 6 支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0 单卡模式，不支持10.1 + * 如果您是使用本机 **pip** 安装： + * CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0，不支持10.1，支持 CUDA 9.1 但仅支持单卡模式 + * CentOS 6 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0 单卡模式，不支持10.1 * 如果您是使用本机源码编译安装： - * CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0 + * CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0 * CentOS 6 不推荐，不提供编译出现问题时的官方支持 - - * 如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，在CentOS 7 下支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 - + * 如果您是使用 **nvidia-docker** 安装，在CentOS 7 下支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1 * MacOS 不支持：PaddlePaddle 在 MacOS 平台没有 GPU 支持 -请确保您的环境满足以上条件。如您有其他需求，请参考 `多版本whl包安装列表 `_ +请确保您的环境满足以上条件。如您有其他需求，请参考 `多版本whl包安装列表 `_ . 5. PaddlePaddle 对 NCCL 支持情况： ================================= @@ -82,36 +67,26 @@ * Windows 支持情况 * 不支持NCCL - * Ubuntu 支持情况 * Ubuntu 14.04： * CUDA10.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8 - - * CUDA8.0 下支持NCCL v2.1.15-v2.2.13 - * Ubuntu 16.04: - * CUDA10.0/9.2/9.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8 - + * CUDA10.0/9.2/9.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8 * CUDA9.1 下支持NCCL v2.1.15 - - * CUDA8.0 下支持NCCL v2.1.15-v2.2.13 - * Ubuntu 18.04： * CUDA10.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8 - * CentOS 支持情况 * CentOS 6：不支持NCCL - * CentOS 7： * CUDA10.0/9.2/9.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8 - * MacOS 支持情况 + * 不支持NCCL 第一种安装方式：使用 pip 安装 @@ -119,7 +94,7 @@ 您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。 -本节将介绍使用 `pip` 的安装方式。 +本节将介绍使用 pip 的安装方式。 1. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求 @@ -195,7 +170,7 @@ 7. 如果您希望使用 `pip `_ 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令: - (1). **CPU版本**：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装（使用清华源） + (1). **CPU版本** ：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装（使用清华源） 如果您是使用 Python 2，安装CPU版本的命令为： :: @@ -207,9 +182,10 @@ python3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - (2). **GPU版本**：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装（使用清华源） + (2). **GPU版本** ：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装（使用清华源） 注意： + * 需要您确认您的 GPU 满足上方列出的要求 如果您是使用 Python2，请注意用以下指令安装的PaddlePaddle在Windows、Ubuntu、CentOS下默认支持CUDA10.0： @@ -217,22 +193,17 @@ python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 如果您是使用 Python 2，CUDA 8，cuDNN 7.1+，安装GPU版本的命令为： - :: - - python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post87 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 如果您是使用 Python 2，CUDA 9，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为： :: - python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post97 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple + python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.1.post97 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果您是使用 Python 2，CUDA 10.0，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为： :: - python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple + python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.1.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 如果您是使用 Python 3，请将上述命令中的 `python` 更换为 `python3` 进行安装。 + 如果您是使用 Python 3，请将上述命令中的 **python** 更换为 **python3** 进行安装。 8. 验证安装 @@ -241,6 +212,7 @@ 如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。 9. 更多帮助信息请参考： + `Ubuntu下安装 `_ `CentOS下安装 `_ @@ -255,7 +227,7 @@ 您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。 -本节将介绍使用 `conda` 的安装方式。 +本节将介绍使用 conda 的安装方式。 1. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求 @@ -370,16 +342,17 @@ 9. 如果您希望使用 conda 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令: - (1). **CPU版本**：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装 + (1). **CPU版本** ：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装 :: conda install paddlepaddle - (2). **GPU版本**：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装 + (2). **GPU版本** ：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装 注意： + * 需要您确认您的 GPU 满足上方列出的要求 如果您是使用 CUDA 8，cuDNN 7.1+，安装GPU版本的命令为： @@ -405,6 +378,7 @@ 如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。 11. 更多帮助信息请参考： + `conda下安装 `_ @@ -413,7 +387,7 @@ 您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。 -本节将介绍使用 `docker` 的安装方式。 +本节将介绍使用 docker 的安装方式。 如果您希望使用 `docker `_ 安装PaddlePaddle，可以使用以下命令: @@ -422,19 +396,20 @@ (1). 首先需要安装 `docker `_ 注意： - * CentOS 6 不支持 `docker` 方式安装 + + * CentOS 6 不支持 docker 方式安装 * 处理器需要支持 MKL (2). 拉取预安装 PaddlePaddle 的镜像： :: - docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2 + docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1 (3). 用镜像构建并进入Docker容器： :: - docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2 /bin/bash + docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1 /bin/bash > --name [Name of container] 设定Docker的名称； @@ -442,38 +417,40 @@ > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录； - > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 + > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 2. **GPU 版本** (1). 首先需要安装 `nvidia-docker `_ 注意： + * 处理器需要支持 MKL - * 您的计算机需要具有支持 `CUDA` 驱动的 `NVIDIA` 显卡 + * 您的计算机需要具有支持 CUDA 驱动的 NVIDIA 显卡 * 需要安装 `cuDNN `_ ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10), 7.1+(For CUDA 8) * 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 `_ + * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术 - * 需要安装 `CUDA `_，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同： + * 需要安装 `CUDA `_ ，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同： - * Ubuntu/CentOS 7 ，如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0 + * Ubuntu/CentOS 7 ，如果您是使用 nvidia-docker 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0 - * Windows/MacOS/CentOS 6 不支持 `nvidia-docker` 方式安装 + * Windows/MacOS/CentOS 6 不支持 nvidia-docker 方式安装 - (2). 拉取支持`CUDA 10.0`, `cuDNN 7.3+` 预安装 PaddlePaddle 的镜像： + (2). 拉取支持 CUDA 10.0 , cuDNN 7.3+ 预安装 PaddlePaddle 的镜像： :: - nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 + nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1-gpu-cuda10.0-cudnn7 (3). 用镜像构建并进入Docker容器： :: - nvidia-docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash + nvidia-docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash > --name [Name of container] 设定Docker的名称； @@ -481,14 +458,15 @@ > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（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 /paddle 目录； - > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 + > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.1-gpu-cuda10.0-cudnn7 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 - 或如果您需要支持 `CUDA 8` 或者 `CUDA 9` 的版本，将上述命令的 `cuda10.0` 替换成 `cuda8.0` 或者 `cuda9.0` 即可 + 或如果您需要支持 **CUDA 9** 的版本，将上述命令的 **cuda10.0** 替换成 **cuda9.0** 即可 3. 如果您的机器不在中国大陆地区，可以直接从DockerHub拉取镜像： + :: - docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 paddlepaddle/paddle:1.5.2 /bin/bash + docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 paddlepaddle/paddle:1.6.1 /bin/bash > --name [Name of container] 设定Docker的名称； @@ -496,7 +474,7 @@ > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（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 /paddle 目录； - > paddlepaddle/paddle:1.5.2 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 + > paddlepaddle/paddle:1.6.1 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 4. 验证安装 @@ -504,12 +482,15 @@ 如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。 -5. 更多帮助信息请参考：`使用Docker安装 `_。 +5. 更多帮助信息请参考： + + `使用Docker安装 `_ + 第四种安装方式：使用源代码编译安装 ==================================== -- 如果您只是使用 `PaddlePaddle` ，建议从 `pip` 和 `conda` 、 `docker` 三种安装方式中选取一种进行安装即可。 +- 如果您只是使用 PaddlePaddle ，建议从 **pip** 和 **conda** 、 **docker** 三种安装方式中选取一种进行安装即可。 - 如果您有开发PaddlePaddle的需求，请参考：`从源码编译 `_ .. toctree:: diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md index fbbf2d71f39f9786b989b8833c782b1a316f5e00..2ffb51d07702a201afd7de3b50cad0b99017ce7f 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md @@ -2,11 +2,11 @@ ## 环境准备 -* *CentOS 版本 (64 bit)* - * *CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0, 仅支持单卡)* - * *CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.2/10.0, 其中CUDA 8.0/9.1仅支持单卡)* -* *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)* +* **CentOS 版本 (64 bit)* + * **CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0, 仅支持单卡)** + * **CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.2/10.0, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)** +* **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)** ### 注意事项 @@ -64,10 +64,9 @@ * 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle - * *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)* - * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+(官方不支持多卡）* - * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备* + * **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** 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/) @@ -110,15 +109,15 @@ CentOS系统下有5种安装方式： * 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) -## ***验证安装*** +## **验证安装** 安装完成后您可以使用 `python` 或 `python3` 进入python解释器，输入`import paddle.fluid as fluid` ，再输入 `fluid.install_check.run_check()` 如果出现`Your Paddle Fluid is installed succesfully!`，说明您已成功安装。 -## ***如何卸载*** +## **如何卸载** 请使用以下命令卸载PaddlePaddle： -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` -* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` +* **GPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Conda.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Conda.md index b6a524d14a28078bf8339e69021b9fa2925f9b0c..04c01341db1b4360a6fb682255068d461ff9daa5 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Conda.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Conda.md @@ -80,10 +80,6 @@ (2). **GPU版本**：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装 - 如果您是使用 CUDA 8，cuDNN 7.1+，安装GPU版本的命令为： - - conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=8.0 - 如果您是使用 CUDA 9，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为： conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=9.0 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Docker.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Docker.md index 26e417867d83ef2d1ca3ff4d444895ac3cdcd463..fc73b9c1c460f7998a7626a9a1cf1c7dba4fe39d 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Docker.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Docker.md @@ -121,9 +121,9 @@ 请您进入Docker容器后，执行如下命令 -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `pip uninstall paddlepaddle` -* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` +* **GPU版本的PaddlePaddle**: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或通过`docker rm [Name of container]`来直接删除Docker容器 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md index 0b400608b29a4848efc54c1f952614f12156cdaf..200f890ecaf6e714c4316a5ca331dbd9cf936c89 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md @@ -2,9 +2,9 @@ ## 环境准备 -* *MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit) (不支持GPU版本)* -* *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)* +* **MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit) (不支持GPU版本)** +* **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)** ### 注意事项 @@ -68,6 +68,7 @@ MacOS系统下有5种安装方式： * [源码编译安装](./compile/compile_MacOS.html#mac_source) * [Docker源码编译安装](./compile/compile_MacOS.html#mac_docker) + 这里为您介绍pip安装方式 ## 安装步骤 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md index a7042593983f6541dc62fc676b2f3a0ea8c9b7a6..c4ca67a5be05d4fb6941f9ebe3e63af6721b9321 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md @@ -2,12 +2,12 @@ ## 环境准备 -* *Ubuntu 版本 (64 bit)* - * *Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 8.0/10.0)* - * *Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0)* - * *Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0)* -* *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)* +* **Ubuntu 版本 (64 bit)** + * **Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0)** + * **Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0)** + * **Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0)** +* **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)** ### 注意事项 @@ -64,10 +64,9 @@ * 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 - * *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)* - * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+(如需多卡支持，需配合NCCL2.1.15-2.2.13）* - * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备* + * **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** 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/) @@ -75,9 +74,9 @@ * 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): - 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 + 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 @@ -97,7 +96,6 @@ Ubuntu系统下有5种安装方式： * CPU版PaddlePaddle：`python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 或 `python3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` - * GPU版PaddlePaddle：`python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 或 `python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 您可[验证是否安装成功](#check)，如有问题请查看[FAQ](./FAQ.html) @@ -106,7 +104,6 @@ Ubuntu系统下有5种安装方式： * 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 - * `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 cuDNN v7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`或 `python3 -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) @@ -122,6 +119,6 @@ Ubuntu系统下有5种安装方式： ## 如何卸载 请使用以下命令卸载PaddlePaddle： -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` -* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` +* **GPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md index 8256b7ce7819fd35177af0f193a7f114cedf70bb..75fbcc140586ffc24861c643de3037866e668129 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md @@ -2,9 +2,9 @@ ## 环境准备 -* *Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit) (GPU版本支持CUDA 8.0/9.0/10.0，且仅支持单卡)* -* *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)* +* **Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit) (GPU版本支持CUDA 9.0/10.0，且仅支持单卡)** +* **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)** ### 注意事项 @@ -60,10 +60,10 @@ * 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 - * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.1+, 9.0/10.0配合cuDNN v7.3+* - * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备* + * **CUDA 工具包9.0/10.0配合cuDNN v7.3+** + * **GPU运算能力超过1.0的硬件设备** -注: 目前官方发布的windows安装包仅包含 CUDA 8.0/9.0/10.0 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。 +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。 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/) @@ -91,7 +91,7 @@ Windows系统下有3种安装方式： * 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 -* `python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 此命令将安装支持CUDA 8.0(配合cuDNN v7.1+)或者CUDA 9.0/10.0(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`或 `python3 -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) +* `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`或 `python3 -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) @@ -103,6 +103,6 @@ Windows系统下有3种安装方式： ## 如何卸载 -* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` +* **CPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle` -* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` +* **GPU版本的PaddlePaddle**: `python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu`