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# **Ubuntu下安装**
本说明将介绍如何在*64位台式机或笔记本电脑*以及Ubuntu系统下安装PaddlePaddle,我们支持的Ubuntu系统需满足以下要求:
请注意:在其他系统上的尝试可能会导致安装失败。
* *Ubuntu 14.04 /16.04 /18.04*
## 确定要安装的版本
* 仅支持CPU的PaddlePaddle。如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,则只能安装此版本。如果您的计算机有GPU,
也推荐您先安装CPU版本的PaddlePaddle,来检测您本地的环境是否适合。
* 支持GPU的PaddlePaddle。为了使PaddlePaddle程序运行更加迅速,我们通过GPU对PaddlePaddle程序进行加速,但安装GPU版本的PaddlePaddle需要先拥有满足以下条件的NVIDIA® GPU(具体安装流程和配置请务必参见NVIDIA官方文档:[For CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/),[For cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/))
* *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7*
* *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7*
* *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
## 选择如何安装
在Ubuntu的系统下我们提供4种安装方式:
* pip安装
* Docker安装
* 源码编译安装
* Docker源码编译安装
**使用pip安装**(最便捷的安装方式),我们为您提供pip安装方法,但它更依赖您的本机环境,可能会出现和您本机环境相关的一些问题。
**使用Docker进行安装**(最保险的安装方式),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。
从[**源码编译安装**](#ubt_source)以及[**使用Docker进行源码编译安装**](#ubt_docker),这是一种通过将PaddlePaddle源代码编译成为二进制文件,然后在安装这个二进制文件的过程,相比使用我们为您编译过的已经通过测试的二进制文件形式的PaddlePaddle,手动编译更为复杂,我们将在说明的最后详细为您解答。
### ***使用pip安装***
您可以直接粘贴以下命令到命令行来安装PaddlePaddle(适用于ubuntu16.04及以上安装CPU-ONLY的版本),如果出现问题,您可以参照后面的解释对命令作出适应您系统的更改:
Python2.7:
apt update && apt install -y python-dev python-pip && pip install paddlepaddle
Python3.5(该指令适用于本机未安装python2的用户,否则,请卸载python2之后再使用本指令):
apt-get install -y curl python3.5 python3.5-dev wget vim git && curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o - | python3.5 && easy_install pip && pip3 install paddlepaddle
首先,我们使用以下指令来**检测本机的环境**是否适合安装PaddlePaddle:
`uname -m && cat /etc/*release`
> 上面的命令将会显示本机的操作系统和位数信息,请确保您的计算机和本教程的要求一致。
其次,您的电脑需要满足以下任一要求:
* Python2.7.x (dev),Pip >= 9.0.1
* Python3.5.x (dev),Pip3 >= 9.0.1
> 您的Ubuntu上可能已经安装pip请使用pip -V或pip3 -V来确认我们建议使用pip 9.0.1或更高版本来安装
更新apt的源: `apt update`
使用以下命令安装或升级Python和pip到需要的版本:
- For python2: `sudo apt install python-dev python-pip`
- For python3:`sudo apt install python3.5-dev` and `curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o - | python3.5 && easy_install pip`
> 即使您的环境中已经有Python2或Python3也需要安装Python-dev或Python3.5-dev。
现在,让我们来安装PaddlePaddle:
1. 使用pip install来安装PaddlePaddle
* 对于需要**CPU版本PaddlePaddle**的用户:`pip install paddlepaddle` 或 `pip3 install paddlepaddle`
* 对于需要**GPU版本PaddlePaddle**的用户:`pip install paddlepaddle-gpu` 或 `pip3 install paddlepaddle`
> 1. 为防止出现nccl.h找不到的问题请首先按照以下命令安装nccl2(这里提供的是ubuntu 16.04,CUDA8,cuDNN v7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):
a. `wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
b. `sudo apt-get install libnccl2=2.2.13-1+cuda8.0 libnccl-dev=2.2.13-1+cuda8.0`
> 2. 如果您不规定pypi包版本号,我们默认为您提供支持Cuda 8/cuDNN v7的PaddlePaddle版本。
对于出现`Cannot uninstall 'six'.`问题的用户,可是由于您的系统中已有的Python安装问题造成的,请使用`pip install paddlepaddle --ignore-installed six`(CPU)或`pip install paddlepaddle --ignore-installed six`(GPU)解决。
* 对于有**其他要求**的用户:`pip install paddlepaddle==[版本号]` 或 `pip3 install paddlepaddle==[版本号]`
> `版本号`参见[安装包列表](./Tables.html/#whls)或者您如果需要获取并安装**最新的PaddlePaddle开发分支**,可以从我们的[CI系统](https://paddleci.ngrok.io/project.html?projectId=Manylinux1&tab=projectOverview) 中下载最新的whl安装包和c-api开发包并安装。如需登录,请点击“Log in as guest”。
现在您已经完成使用`pip install` 来安装的PaddlePaddle的过程。
### ***使用Docker安装***
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,要安装和使用支持 GPU 的PaddlePaddle版本,您必须先安装[nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)
如果已经**正确安装Docker**,即可以开始**使用Docker安装PaddlePaddle**
1. 使用以下指令拉取我们为您预安装好PaddlePaddle的镜像:
* 对于需要**CPU版本的PaddlePaddle**的用户请使用以下指令拉取我们为您预安装好*PaddlePaddle For CPU*的镜像:
`docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.0.1`
* 对于需要**GPU版本的PaddlePaddle**的用户请使用以下指令拉取我们为您预安装好*PaddlePaddle For GPU*的镜像:
`docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.0.1-gpu-cuda9.0-cudnn7`
* 您也可以通过以下指令拉取任意的我们提供的Docker镜像:
`docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:[tag]`
> (请把[tag]替换为[镜像表](./Tables.html/#dockers)中的内容)
2. 使用以下指令用已经拉取的镜像构建并进入Docker容器:
`docker run --name [Name of container] -it -v $PWD:/paddle /bin/bash`
> 上述命令中,--name [Name of container] 设定Docker的名称;-it 参数说明容器已和本机交互式运行; -v $PWD:/paddle 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 /paddle 目录; `` 指定需要使用的image名称,如果您需要使用我们的镜像请使用`hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:[tag]` 注:tag的意义同第二步;/bin/bash是在Docker中要执行的命令。
3. (可选:当您需要第二次进入Docker容器中)使用如下命令使用PaddlePaddle:
`docker start [Name of container]`
> 启动之前创建的容器。
`docker attach [Name of container]`
> 进入启动的容器。
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。
## ***验证安装***
安装完成后您可以使用:`python` 或 `python3` 进入python解释器,然后使用`import paddle.fluid` 验证是否安装成功。
## ***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`
* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle-gpu`