未验证 提交 e45ebc11 编写于 作者: C Cheerego 提交者: GitHub

Merge pull request #373 from shanyi15/fix_install_cmake

fix_cmake_command
......@@ -19,11 +19,11 @@
* Docker源码编译(不支持CentOS 6 / 7的GPU版本)
* 直接本机源码编译(不支持CentOS 6的全部版本以及CentOS 7的GPU版本)
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
同样对于那些出于各种原因不能够安装Docker的用户我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,因此我们只支持特定的系统。
同样对于那些出于各种原因不能够安装Docker的用户我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,因此我们只支持特定的系统。
<a name="ct_docker"></a>
......@@ -31,7 +31,7 @@
<br/><br/>
### ***使用Docker编译***
为了更好的使用Docker并避免发生问题,我们推荐使用**最高版本的Docker**,关于**安装和使用Docker**的细节请参阅Docker[官方文档](https://docs.docker.com/install/)
为了更好的使用Docker并避免发生问题,我们推荐使用**最高版本的Docker**,关于**安装和使用Docker**的细节请参阅Docker[官方文档](https://docs.docker.com/install/)
<!--TODO add the following back when support gpu version on Cent-->
......@@ -47,7 +47,7 @@
3. 利用我们提供的镜像(使用该命令您可以不必提前下载镜像):
`docker run --name paddle-test -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash`
> --name paddle-test为您创建的Docker容器命名为paddle-test,-v $PWD:/paddle 将当前目录挂载到Docker容器中的/paddle目录下(Linux中PWD变量会展开为当前路径的[绝对路径](https://baike.baidu.com/item/绝对路径/481185)),-it 与宿主机保持交互状态,`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle` 使用名为`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev`的镜像创建Docker容器,/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash命令。
4. 进入Docker后进入paddle目录下:`cd paddle`
......@@ -64,28 +64,28 @@
For Python2: pip install protobuf==3.1.0
For Python3: pip install protobuf==3.1.0
> 安装protobuf 3.1.0。
`apt install patchelf`
> 安装patchelf,PatchELF 是一个小而实用的程序,用于修改ELF可执行文件的动态链接器和RPATH。
8. 执行cmake:
8. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF`
>> 我们目前不支持CentOS下GPU版本PaddlePaddle的编译
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
>> 我们目前不支持CentOS下GPU版本PaddlePaddle的编译
9. 执行编译:
`make -j$(nproc)`
> 使用多核编译
10. 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`
......@@ -94,23 +94,23 @@
For Python2: pip install (whl包的名字)
For Python3: pip3 install (whl包的名字)
至此您已经成功使用Docker安装PaddlePaddle,您只需要进入Docker容器后运行PaddlePaddle即可,更多Docker使用请参见[Docker官方文档](https://docs.docker.com)
> 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。
恭喜您,现在您已经完成使用Docker编译PaddlePaddle的过程。
恭喜您,现在您已经完成使用Docker编译PaddlePaddle的过程。
<a name="ct_source"></a>
<br/><br/>
### ***本机编译***
### ***本机编译***
**请严格按照以下指令顺序执行**
......@@ -122,32 +122,32 @@
3. 安装必要的工具`bzip2`以及`make``yum install -y bzip2``yum install -y make`
4. 我们支持使用virtualenv进行编译安装,首先请使用以下命令创建一个名为`paddle-venv`的虚环境:
4. 我们支持使用virtualenv进行编译安装,首先请使用以下命令创建一个名为`paddle-venv`的虚环境:
* a. 安装Python-dev:
* a. 安装Python-dev:
For Python2: yum install python-devel
For Python3: (这里由于python3.5的编译安装过程较为复杂,请参照Python官方流程安装)
* b. 安装pip:
* b. 安装pip:
For Python2: yum install python-pip (请保证拥有9.0.1及以上的pip版本)
For Python3: (这里由于pip3的编译安装过程较为复杂,请参照Python官方流程安装)(请保证拥有9.0.1及以上的pip3版本)
* c.(Only For Python3)设置Python3相关的环境变量:
1. 首先使用``` find `dirname $(dirname
$(which python3))` -name "libpython3.so"```找到Pythonlib的路径,然后(下面[python-lib-path]替换为找到文件路径)
* c.(Only For Python3)设置Python3相关的环境变量:
1. 首先使用``` find `dirname $(dirname
$(which python3))` -name "libpython3.so"```找到Pythonlib的路径,然后(下面[python-lib-path]替换为找到文件路径)
2. 设置PYTHON_LIBRARIES:`export PYTHON_LIBRARY=[python-lib-path]`
3. 其次使用```find `dirname $(dirname
$(which python3))`/include -name "python3.5m"```找到PythonInclude的路径,然后(下面[python-include-path]替换为找到文件路径)
3. 其次使用```find `dirname $(dirname
$(which python3))`/include -name "python3.5m"```找到PythonInclude的路径,然后(下面[python-include-path]替换为找到文件路径)
4. 设置PYTHON_INCLUDE_DIR: `export PYTHON_INCLUDE_DIRS=[python-include-path]`
5. 设置系统环境变量路径:`export PATH=[python-lib-path]:$PATH` (这里将[python-lib-path]的最后两级目录替换为/bin/)
5. 设置系统环境变量路径:`export PATH=[python-lib-path]:$PATH` (这里将[python-lib-path]的最后两级目录替换为/bin/)
* d. 安装虚环境`virtualenv`以及`virtualenvwrapper`并创建名为`paddle-venv`的虚环境:
......@@ -160,7 +160,7 @@
6. 创建名为`paddle-venv`的虚环境: `mkvirtualenv paddle-venv`
5. 进入虚环境:`workon paddle-venv`
5. 进入虚环境:`workon paddle-venv`
6. **执行编译前**请您确认在虚环境中安装有[编译依赖表](../Tables.html/#third_party)中提到的相关依赖:<!--TODO:Link 安装依赖表到这里-->
......@@ -168,7 +168,7 @@
* 这里特别提供`patchELF`的安装方法,其他的依赖可以使用`yum install`或者`pip install`/`pip3 install` 后跟依赖名称和版本安装:
`yum install patchelf`
> 不能使用apt安装的用户请参见patchElF github[官方文档](https://gist.github.com/ruario/80fefd174b3395d34c14)
7. 将PaddlePaddle的源码clone在当下目录下的Paddle的文件夹中,并进入Padde目录下:
......@@ -185,20 +185,20 @@
`mkdir build && cd build`
10. 执行cmake:
10. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)<!--TODO:Link 安装选项表到这里-->
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} \
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} \
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
> 如果遇到`Could NOT find PROTOBUF (missing: PROTOBUF_LIBRARY PROTOBUF_INCLUDE_DIR)`可以重新执行一次cmake指令
11. 使用以下命令来编译:
......
......@@ -24,14 +24,14 @@
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
同样对于那些出于各种原因不能够安装Docker的用户我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,因此我们只支持特定的系统。
同样对于那些出于各种原因不能够安装Docker的用户我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,因此我们只支持特定的系统。
<a name="mac_docker"></a>
......@@ -42,7 +42,7 @@
为了更好的使用Docker并避免发生问题,我们推荐使用**最高版本的Docker**,关于**安装和使用Docker**的细节请参阅Docker[官方文档](https://docs.docker.com/install/)
> 请注意,在MacOS系统下登陆docker需要使用您的dockerID进行登录,否则将出现`Authenticate Failed`错误。
> 请注意,在MacOS系统下登陆docker需要使用您的dockerID进行登录,否则将出现`Authenticate Failed`错误。
当您已经**正确安装Docker**后你就可以开始**使用Docker编译PaddlePaddle**啦:
......@@ -58,7 +58,7 @@
4. 利用我们提供的镜像(使用该命令您可以不必提前下载镜像):
`docker run --name paddle-test -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash`
> --name paddle-test为您创建的Docker容器命名为paddle-test,-v $PWD:/paddle 将当前目录挂载到Docker容器中的/paddle目录下(Linux中PWD变量会展开为当前路径的[绝对路径](https://baike.baidu.com/item/绝对路径/481185)),-it 与宿主机保持交互状态,`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev` 使用名为`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev`的镜像创建Docker容器,/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash命令。
5. 进入Docker后进入paddle目录下:`cd paddle`
......@@ -75,24 +75,24 @@
For Python2: pip install protobuf==3.1.0
For Python3: pip install protobuf==3.1.0
> 安装protobuf 3.1.0。
`apt install patchelf`
> 安装patchelf,PatchELF 是一个小而实用的程序,用于修改ELF可执行文件的动态链接器和RPATH。
9. 执行cmake:
9. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)<!--TODO: Link 编译选项表到这里-->
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF`
> 我们目前不支持CentOS下GPU版本PaddlePaddle的编译
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
> 我们目前不支持CentOS下GPU版本PaddlePaddle的编译
......@@ -100,7 +100,7 @@
10. 执行编译:
`make -j$(nproc)`
> 使用多核编译
11. 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`
......@@ -109,7 +109,7 @@
For Python2: pip install (whl包的名字)
For Python3: pip3 install (whl包的名字)
至此您已经成功使用Docker安装PaddlePaddle,您只需要进入Docker容器后运行PaddlePaddle即可,更多Docker使用请参见[Docker官方文档](https://docs.docker.com)
......@@ -119,58 +119,58 @@
<br/><br/>
### ***本机编译***
### ***本机编译***
**请严格按照以下指令顺序执行**
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` 并且在`关于本机`中查看系统版本。
2. 安装python以及pip:
2. 安装python以及pip:
> **请不要使用MacOS中自带python**,我们强烈建议您使用[Homebrew](https://brew.sh)安装python(对于**Python3**请使用python[官方下载](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)python3.5.x), pip以及其他的依赖,这会大大降低您安装编译的难度。
For python2: brew install python@2
For python3: 使用Python官网安装
> 请注意,当您的mac上安装有多个python时请保证您正在使用的python是您希望使用的python。
> 请注意,当您的mac上安装有多个python时请保证您正在使用的python是您希望使用的python。
3. (Only For Python2)设置Python相关的环境变量:
- 请使用`find / -name libpython2.7.dylib`找到您当前使用python的`libpython2.7.dylib`路径,并使用`export LD_LIBRARY_PATH=[libpython2.7.dylib的路径] && export DYLD_LIBRARY_PATH=[libpython2.7.dylib所在的目录的上两级目录]`
4. (Only For Python3)设置Python相关的环境变量:
- a. 首先使用
```find `dirname $(dirname
$(which python3))` -name "libpython3.*.dylib"```
找到Pythonlib的路径(弹出的第一个对应您需要使用的python的dylib路径),然后(下面[python-lib-path]替换为找到文件路径)
4. (Only For Python3)设置Python相关的环境变量:
- a. 首先使用
```find `dirname $(dirname
$(which python3))` -name "libpython3.*.dylib"```
找到Pythonlib的路径(弹出的第一个对应您需要使用的python的dylib路径),然后(下面[python-lib-path]替换为找到文件路径)
- b. 设置PYTHON_LIBRARIES:`export PYTHON_LIBRARY=[python-lib-path]`
- c. 其次使用找到PythonInclude的路径(通常是找到[python-lib-path]的上一级目录为同级目录的include,然后找到该目录下python3.x或者python2.x的路径),然后(下面[python-include-path]替换为找到路径)
- c. 其次使用找到PythonInclude的路径(通常是找到[python-lib-path]的上一级目录为同级目录的include,然后找到该目录下python3.x或者python2.x的路径),然后(下面[python-include-path]替换为找到路径)
- d. 设置PYTHON_INCLUDE_DIR: `export PYTHON_INCLUDE_DIRS=[python-include-path]`
- e. 设置系统环境变量路径:`export PATH=[python-bin-path]:$PATH` (这里[python-bin-path]为将[python-lib-path]的最后两级目录替换为/bin/后的目录)
- f. 设置动态库链接: `export LD_LIBRARY_PATH=[python-ld-path]` 以及 `export DYLD_LIBRARY_PATH=[python-ld-path]` (这里[python-ld-path]为[python-bin-path]的上一级目录)
- g. (可选)如果您是在MacOS 10.14上编译PaddlePaddle,请保证您已经安装了[对应版本](http://developer.apple.com/download)的Xcode。
- e. 设置系统环境变量路径:`export PATH=[python-bin-path]:$PATH` (这里[python-bin-path]为将[python-lib-path]的最后两级目录替换为/bin/后的目录)
- f. 设置动态库链接: `export LD_LIBRARY_PATH=[python-ld-path]` 以及 `export DYLD_LIBRARY_PATH=[python-ld-path]` (这里[python-ld-path]为[python-bin-path]的上一级目录)
- g. (可选)如果您是在MacOS 10.14上编译PaddlePaddle,请保证您已经安装了[对应版本](http://developer.apple.com/download)的Xcode。
5. **执行编译前**请您确认您的环境中安装有[编译依赖表](../Tables.html/#third_party)中提到的相关依赖,否则我们强烈推荐使用`Homebrew`安装相关依赖。
> MacOS下如果您未自行修改或安装过“编译依赖表”中提到的依赖,则仅需要使用`pip`安装`numpy,protobuf,wheel`,使用`homebrew`安装`wget,swig`,另外安装`cmake`即可
- a. 这里特别说明一下**CMake**的安装:
由于我们使用的是CMake3.4请根据以下步骤:
1. 从CMake[官方网站](https://cmake.org/files/v3.4/cmake-3.4.3-Darwin-x86_64.dmg)下载CMake镜像并安装
2. 在控制台输入`sudo "/Applications/CMake.app/Contents/bin/cmake-gui" –install`
- b. 如果您不想使用系统默认的blas而希望使用自己安装的OPENBLAS请参见[FAQ](../FAQ.html/#OPENBLAS)
......@@ -189,16 +189,16 @@
`mkdir build && cd build`
9. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)<!--TODO:Link 安装选项表到这里-->
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} \
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} \
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
10. 使用以下命令来编译:
......@@ -208,8 +208,8 @@
12. 在当前机器或目标机器安装编译好的`.whl`包:
`pip install (whl包的名字)`或`pip3 install (whl包的名字)`
`pip install (whl包的名字)`或`pip3 install (whl包的名字)`
> 如果您的电脑上安装有多个python环境以及pip请参见[FAQ](../Tables.html/#MACPRO)
恭喜您,现在您已经完成使用本机编译PaddlePaddle的过程了。
......@@ -225,4 +225,4 @@
## ***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``pip3 uninstall paddlepaddle`
***
***
# **Ubuntu下从源码编译**
......@@ -21,13 +21,13 @@
* Docker源码编译
* 直接本机源码编译
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。有人用虚拟机来类比 Docker。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
我们更加推荐**使用Docker进行编译**,因为我们在把工具和配置都安装在一个 Docker image 里。这样如果遇到问题,其他人可以复现问题以便帮助。另外,对于习惯使用Windows和MacOS的开发者来说,使用Docker就不用配置交叉编译环境了。有人用虚拟机来类比 Docker。需要强调的是:Docker 不会虚拟任何硬件,Docker container 里运行的编译工具实际上都是在本机的 CPU 和操作系统上直接运行的,性能和把编译工具安装在本机运行一样。
我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,我们只对特定系统提供了支持。
我们也提供了可以从**本机直接源码编译**的方法,但是由于在本机上的情况更加复杂,我们只对特定系统提供了支持。
<a name="ubt_docker"></a>
<a name="ubt_docker"></a>
<br/><br/>
### ***使用Docker编译***
......@@ -49,7 +49,7 @@
3. 利用我们提供的镜像(使用该命令您可以不必提前下载镜像):
`docker run --name paddle-test -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash`
> --name paddle-test为您创建的Docker容器命名为paddle-test,-v $PWD:/paddle 将当前目录挂载到Docker容器中的/paddle目录下(Linux中PWD变量会展开为当前路径的[绝对路径](https://baike.baidu.com/item/绝对路径/481185)),-it 与宿主机保持交互状态,`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev` 使用名为`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev`的镜像创建Docker容器,/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash命令。
4. 进入Docker后进入paddle目录下:`cd paddle`
......@@ -66,33 +66,33 @@
For Python2: pip install protobuf==3.1.0
For Python3: pip install protobuf==3.1.0
> 安装protobuf 3.1.0。
`apt install patchelf`
> 安装patchelf,PatchELF 是一个小而实用的程序,用于修改ELF可执行文件的动态链接器和RPATH。
8. 执行cmake:
8. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)<!--TODO: Link 编译选项表到这里-->
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF`
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
* 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户:
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF`
`cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
9. 执行编译:
`make -j$(nproc)`
> 使用多核编译
10. 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`
......@@ -101,21 +101,21 @@
For Python2: pip install (whl包的名字)
For Python3: pip3 install (whl包的名字)
至此您已经成功使用Docker安装PaddlePaddle,您只需要进入Docker容器后运行PaddlePaddle即可,更多Docker使用请参见[Docker官方文档](https://docs.docker.com)
> 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。
恭喜您,现在您已经完成使用Docker编译PaddlePaddle的过程。
恭喜您,现在您已经完成使用Docker编译PaddlePaddle的过程。
<a name="ubt_source"></a>
<a name="ubt_source"></a>
<br/><br/>
### ***本机编译***
**请严格按照以下指令顺序执行**
**请严格按照以下指令顺序执行**
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`
......@@ -125,20 +125,20 @@
2. 我们支持使用virtualenv进行编译安装,首先请使用以下命令创建一个名为`paddle-venv`的虚环境:
* a. 安装Python-dev:
For Python2: apt install python-dev
* a. 安装Python-dev:
For Python2: apt install python-dev
For Python3: apt install python3.5-dev
* b. 安装pip: (请保证拥有9.0.1及以上版本的pip):
For Python2: apt install python-pip
For Python3: apt install curl && curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o - | python3.5 && easy_install pip
For Python3: apt install curl && curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o - | python3.5 && easy_install pip
* c. 安装虚环境`virtualenv`以及`virtualenvwrapper`并创建名为`paddle-venv`的虚环境:
1. `apt install virtualenv` 或 `pip install virtualenv` 或 `pip3 install virtualenv`
......@@ -150,7 +150,7 @@
7. 创建名为`paddle-venv`的虚环境: `mkvirtualenv paddle-venv`
3. 进入虚环境:`workon paddle-venv`
3. 进入虚环境:`workon paddle-venv`
4. **执行编译前**请您确认在虚环境中安装有[编译依赖表](../Tables.html/#third_party)中提到的相关依赖:<!--TODO:Link 安装依赖表到这里-->
......@@ -158,7 +158,7 @@
* 这里特别提供`patchELF`的安装方法,其他的依赖可以使用`apt install`或者`pip install` 后跟依赖名称和版本安装:
`apt install patchelf`
> 不能使用apt安装的用户请参见patchElF github[官方文档](https://gist.github.com/ruario/80fefd174b3395d34c14)
5. 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:
......@@ -175,28 +175,28 @@
`mkdir build && cd build`
8. 执行cmake:
8. 执行cmake:
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)<!--TODO:Link 安装选项表到这里-->
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户:
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -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*)
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/nccl-download):
i. `wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
ii. `dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
iii. `sudo apt-get install -y libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.2.13-1+cuda9.0`
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/nccl-download):
i. `wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
ii. `dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
iii. `sudo apt-get install -y libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.2.13-1+cuda9.0`
2. 如果您已经正确安装了`nccl2`,就可以开始cmake了:
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF
For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
9. 使用以下命令来编译:
......
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