========== 安装说明 ========== 本说明将指导您在64位操作系统编译和安装PaddlePaddle 1. 操作系统要求： ============================ * 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) * 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： * Windows 安装 GPU 版本 * 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 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 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 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 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 `_ . 5. PaddlePaddle 对 NCCL 支持情况： ================================= * 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 * Ubuntu 16.04: * 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 * 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 ================================ 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。 1. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求 2. 需要您确认您的 处理器 满足上方列出的要求 3. 确认您需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python 如果您是使用 Python 2，使用以下命令输出 Python 路径，根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python 替换为具体的 Python 路径 在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: where python 在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: which python 如果您是使用 Python 3，使用以下命令输出 Python 路径，根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为 python 或者替换为具体的 Python 路径 在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: where python3 在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: which python3 4. 检查 Python 的版本 如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+ :: python --version 如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7 :: python3 --version 5. 检查 pip 的版本，确认是 9.0.1+ 如果您是使用 Python 2 :: python -m ensurepip python -m pip --version 如果您是使用 Python 3 :: python3 -m ensurepip python3 -m pip --version 6. 确认 Python 和 pip 是 64 bit，并且处理器架构是x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构，目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是 "64bit" ，第二行输出的是 "x86_64" 、 "x64" 或 "AMD64" 即可： 如果您是使用 Python 2 :: python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" 如果您是使用 Python 3 :: python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" 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 如果您是使用 Python 2，安装CPU版本的命令为： :: python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 或 python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果您是使用 Python 3，安装CPU版本的命令为： :: python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 或 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 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： :: python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 或 python -m pip install paddlepaddle-gpu -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==1.6.2.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 或 python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.2.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==1.6.2.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 或 python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.2.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。 8. 验证安装 使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。 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 `_ `MacOS下安装 `_ `Windows下安装 `_ 第二种安装方式：使用 conda 安装 ================================ 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。 1. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求 2. 需要您确认您的 处理器 满足上方列出的要求 3. 对于国内用户无法连接到Anaconda官方源的可以按照以下命令添加清华源进行安装。 :: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ conda config --set show_channel_urls yes 4. 如果您需要新建 conda 的虚拟环境专门给 Paddle 使用（--name后边的环境名称，您可以自己选择）： 如果您是使用 Python2 并且在 Window 环境下 :: conda create --name paddle python=2.7 activate paddle 如果您是使用 Python2 并且在 MacOS/Linux 环境下 :: conda create --name paddle python=2.7 conda activate paddle 如果您是使用 Python3 并且在 Window 环境下，注意：python3版本可以是3.5.1+/3.6/3.7 :: conda create --name paddle python=3.7 activate paddle 如果您是使用 Python3 并且在 MacOS/Linux 环境下，注意：python3版本可以是3.5.1+/3.6/3.7 :: conda create --name paddle python=3.7 conda activate paddle 5. 确认您需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python，进入 Anaconda 的命令行终端，输入以下指令确认 Python 位置 如果您是使用 Python 2，使用以下命令输出 Python 路径，根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python 替换为具体的 Python 路径 在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: where python 在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: which python 如果您是使用 Python 3，使用以下命令输出 Python 路径，根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为 python 或者替换为具体的 Python 路径 在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: where python3 在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为： :: which python3 6. 检查 Python 的版本 如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+ :: python --version 如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7 :: python3 --version 7. 检查 pip 的版本，确认是 9.0.1+ 如果您是使用 Python 2 :: python -m ensurepip python -m pip --version 如果您是使用 Python 3 :: python3 -m ensurepip python3 -m pip --version 8. 确认 Python 和 pip 是 64 bit，并且处理器架构是x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构，目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是 "64bit" ，第二行输出的是 "x86_64" 、 "x64" 或 "AMD64" 即可： 如果您是使用 Python 2 :: python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" 如果您是使用 Python 3 :: python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" 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 :: 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 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： :: 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 如果您是使用 CUDA 10.0，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为： :: conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0 10. 验证安装 使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。 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 `_ 第三种安装方式：使用 docker 安装 ================================ 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。 如果您希望使用 `docker `_ 安装PaddlePaddle，可以使用以下命令: 1. **CPU 版本** (1). 首先需要安装 `docker `_ 注意： * 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:1.6.2 (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:1.6.2 /bin/bash > --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 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：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录； > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.2 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令 2. **GPU 版本** (1). 首先需要安装 `nvidia-docker `_ 注意： * 处理器需要支持 MKL * 您的计算机需要具有支持 CUDA 驱动的 NVIDIA 显卡 * 需要安装 `cuDNN `_ ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10), 7.1+(For CUDA 8) * 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 `_ * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术 * 需要安装 `CUDA `_ ，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同： * Ubuntu/CentOS 7 ，如果您是使用 nvidia-docker 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0 * Windows/MacOS/CentOS 6 不支持 nvidia-docker 方式安装 (2). 拉取支持 CUDA 10.0 , cuDNN 7.3+ 预安装 PaddlePaddle 的镜像： :: nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 (3). 用镜像构建并进入Docker容器： :: nvidia-docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.6.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash > --name [Name of container] 设定Docker的名称； > -it 参数说明容器已和本机交互式运行； > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$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:1.6.2-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 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:1.6.2 /bin/bash > --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 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:1.6.2 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 使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。 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 `_ 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。 - 如果您有开发PaddlePaddle的需求，请参考：`从源码编译 `_ .. toctree:: :hidden: install_Ubuntu.md install_CentOS.md install_MacOS.md install_Windows.md install_Conda.md install_Docker.md compile/fromsource.rst Tables.md