***
# **CentOS下从源码编译**

本说明将介绍如何在*64位台式机或笔记本电脑*以及CentOS系统下编译PaddlePaddle，我们支持的Ubuntu系统需满足以下要求：

* CentOS 7 / 6（这涉及到相关工具是否能被正常安装）

## 确定要编译的版本
* **仅支持CPU的PaddlePaddle**。

<!--* 支持GPU的PaddlePaddle，为了使得PaddlePaddle程序运行的更加迅速，我们通常使用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*-->

## 选择如何编译
我们在CentOS的系统下提供2种编译方式：

* 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。        



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>


<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/)。   


<!--TODO add the following back when support gpu version on Cent-->

当您已经**正确安装Docker**后你就可以开始**使用Docker编译PaddlePaddle**啦：

1. 请首先选择您希望储存PaddlePaddle的路径，然后在该路径下使用以下命令将PaddlePaddle的源码从github克隆到本地当前目录下名为Paddle的文件夹中：

	`git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git`

2. 进入Paddle目录下： `cd Paddle`

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`

5. 切换到较稳定版本下进行编译：

	`git checkout v1.0.2`

6. 创建并进入/paddle/build路径下：

	`mkdir -p /paddle/build && cd /paddle/build`

7. 使用以下命令安装相关依赖：

		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：       
	
	>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     
		
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`

11. 在当前机器或目标机器安装编译好的`.whl`包：

		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。        



      

<a name="ct_source"></a>


<br/><br/>
### ***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 && cat /etc/*release`

2. 更新`yum`的源： `yum update`, 并添加必要的yum源：`yum install -y epel-release`

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：         

	* 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: 
		
			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）  
		
		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）		
		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/) 
		    


	* d. 安装虚环境`virtualenv`以及`virtualenvwrapper`并创建名为`paddle-venv`的虚环境：

		1.  `pip install virtualenv` 或 `pip3 install virtualenv`
		2.  `pip install virtualenvwrapper` 或 `pip3 install virtualenvwrapper`
		3.  找到`virtualenvwrapper.sh`： `find / -name virtualenvwrapper.sh`（请找到对应Python版本的`virtualenvwrapper.sh`
		4.  查看`virtualenvwrapper.sh`中的安装方法： `cat vitualenvwrapper.sh`
		5.  安装`virtualwrapper`
		6.  创建名为`paddle-venv`的虚环境： `mkvirtualenv 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-->

	* 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：

	- `git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git`

	- `cd Paddle`

8. 切换到较稳定release分支下进行编译：

	`git checkout release/1.0.0`

9. 并且请创建并进入一个叫build的目录下：

	`mkdir build && cd build`

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
			
		
		> 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：

	`make -j$(nproc)`

12. 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`

13. 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）`

恭喜您，现在您已经完成使本机编译PaddlePaddle的过程了。



<br/><br/>
## ***验证安装***
安装完成后您可以使用：`python` 进入Python解释器，然后使用`import paddle.fluid` 验证是否安装成功。

<br/><br/>
## ***如何卸载***
请使用以下命令卸载PaddlePaddle（使用docker安装PaddlePaddle的用户请进入包含PaddlePaddle的容器中使用以下命令）：

* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle`