安装与编译Windows预测库 =========================== 直接下载安装 ------------- | 版本说明 | 预测库(1.6.3版本) | |:---------|:-------------------| | cpu_avx_mkl | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-infer/mkl/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | | cpu_avx_openblas | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-infer/open/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | | cuda9.0_cudnn7_avx_mkl | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-infer/mkl/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | | cuda10.0_cudnn7_avx_mkl | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-infer/mkl/post107/fluid_inference_install_dir.zip) | | cuda9.0_cudnn7_avx_openblas | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.6.3/win-infer/open/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | 从源码编译预测库 -------------- 用户也可以从 PaddlePaddle 核心代码编译C++预测库,只需在编译时配制下面这些编译选项: |选项 | 值 | |:-------------|:-------------------| |CMAKE_BUILD_TYPE | Release | |ON_INFER | ON (推荐) | |WITH_GPU | ON/OFF | |WITH_MKL | ON/OFF | |WITH_PYTHON | OFF | 请按照推荐值设置,以避免链接不必要的库。其它可选编译选项按需进行设定。 Windows下安装与编译预测库步骤:(在Windows命令提示符下执行以下指令) 1. 将PaddlePaddle的源码clone在当下目录的Paddle文件夹中,并进入Paddle目录: ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git cd Paddle ``` 2. 执行cmake: ```bash # 创建build目录用于编译 mkdir build cd build cmake .. -G "Visual Studio 14 2015" -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_MKL=OFF -DWITH_GPU=OFF -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=OFF # -DWITH_GPU`为是否使用GPU的配置选项,-DWITH_MKL 为是否使用Intel MKL(数学核心库)的配置选项,请按需配置。 # Windows默认使用 /MT 模式进行编译,如果想使用 /MD 模式,请使用以下命令。如不清楚两者的区别,请使用上面的命令 cmake .. -G "Visual Studio 14 2015" -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_MKL=OFF -DWITH_GPU=OFF -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=OFF -DMSVC_STATIC_CRT=OFF ``` 3. 使用Blend for Visual Studio 2015 打开 `paddle.sln` 文件,选择平台为`x64`,配置为`Release`,编译inference_lib_dist项目。 操作方法:在Visual Studio中选择相应模块,右键选择"生成"(或者"build") 编译成功后,使用C++预测库所需的依赖(包括:(1)编译出的PaddlePaddle预测库和头文件;(2)第三方链接库和头文件;(3)版本信息与编译选项信息) 均会存放于`fluid_inference_install_dir`目录中。目录结构如下: fluid_inference_install_dir/ ├── CMakeCache.txt ├── paddle │   ├── include │   │   ├── paddle_anakin_config.h │   │   ├── paddle_analysis_config.h │   │   ├── paddle_api.h │   │   ├── paddle_inference_api.h │   │   ├── paddle_mkldnn_quantizer_config.h │   │   └── paddle_pass_builder.h │   └── lib │   ├── libpaddle_fluid.a │   └── libpaddle_fluid.so ├── third_party │   ├── boost │   │   └── boost │   ├── eigen3 │   │   ├── Eigen │   │   └── unsupported │   └── install │   ├── gflags │   ├── glog │   ├── mkldnn │   ├── mklml │   ├── protobuf │   ├── xxhash │   └── zlib └── version.txt version.txt 中记录了该预测库的版本信息,包括Git Commit ID、使用OpenBlas或MKL数学库、CUDA/CUDNN版本号,如: GIT COMMIT ID: cc9028b90ef50a825a722c55e5fda4b7cd26b0d6 WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WITH_GPU: ON CUDA version: 8.0 CUDNN version: v7 编译预测demo ------------- ### 硬件环境 测试环境硬件配置: | CPU | I7-8700K | |:---------|:-------------------| | 内存 | 16G | | 硬盘 | 1T hdd + 256G ssd | | 显卡 | GTX1080 8G | 测试环境操作系统使用 win10 家庭版本。 ### 软件要求 **请您严格按照以下步骤进行安装,否则可能会导致安装失败!** **安装Visual Studio 2015 update3** 安装Visual Studio 2015,安装选项中选择安装内容时勾选自定义,选择安装全部关于c,c++,vc++的功能。 ### 编译demo 下载并解压 fluid_inference_install_dir.zip 压缩包。 进入 Paddle/paddle/fluid/inference/api/demo_ci 目录,新建build目录并进入,然后使用cmake生成vs2015的solution文件。 指令为: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015" -A x64 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_MKL=ON -DWITH_STATIC_LIB=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DDEMO_NAME=simple_on_word2vec -DPADDLE_LIB=path_to_the_paddle_lib` 注: -DDEMO_NAME 是要编译的文件 -DPADDLE_LIB fluid_inference_install_dir,例如 -DPADDLE_LIB=D:\fluid_inference_install_dir Cmake可以在[官网进行下载](https://cmake.org/download/),并添加到环境变量中。 执行完毕后,build 目录如图所示,打开箭头指向的 solution 文件:

根据实际的预测库版本选择`运行库`为 `/MT` 或 `/MD` :

编译生成选项改成 `Release` 。

通过cmd进到Release目录执行: 1. 开启GLOG `set GLOG_v=100` 2. 进行预测 `simple_on_word2vec.exe --dirname=.\word2vec.inference.model`