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 10.0/10.1,不支持CUDA 9.0/9.1/9.2
    • Ubuntu 16.04 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1
    • Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10.0/10.1,不支持CUDA 9.0/9.1/9.2
    • 如果您是使用 nvidia-docker 安装,支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1
  • CentOS 安装 GPU 版本

    • 如果您是使用本机 pip 安装:

      • CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1,CUDA 9.1 仅支持单卡模式
      • CentOS 6 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1 单卡模式
    • 如果您是使用本机源码编译安装:

      • CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1,CUDA 9.1 仅支持单卡模式
      • 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 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1

  • 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:

    • CUDA10.1 下支持NCCL v2.4.2-v2.4.8
    • CUDA10.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8
  • Ubuntu 16.04:

    • CUDA10.1 下支持NCCL v2.4.2-v2.4.8
    • 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:

    • CUDA10.1 下支持NCCL v2.4.2-v2.4.8
    • 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:

    • CUDA10.1 下支持NCCL v2.4.2-v2.4.8
    • 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。

  • 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求

  • 需要您确认您的 处理器 满足上方列出的要求

  • 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:

  1. where python

在 MacOS/Linux 环境下,输出 Python 路径的命令为:

  1. 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:

  1. where python3

在 MacOS/Linux 环境下,输出 Python 路径的命令为:

  1. which python3
  • 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+

  1. 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

  1. python3 version
  • 检查 pip 的版本,确认是 9.0.1+

如果您是使用 Python 2

  1. python -m ensurepip
  2. python -m pip version

如果您是使用 Python 3

  1. python3 -m ensurepip
  2. python3 -m pip version
  • 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

  1. python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

如果您是使用 Python 3

  1. python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
  • 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:

  1. python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3.  
  4. 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:

  1. python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3.  
  4. 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:

  1. python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3.  
  4. 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:

  1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3.  
  4. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2.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:

  1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3.  
  4. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2.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。

  • 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。

  • 更多帮助信息请参考:

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。

  • 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求

  • 需要您确认您的 处理器 满足上方列出的要求

  • 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。

  1. conda config add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  2. conda config add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  3. conda config add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
  4. conda config set show_channel_urls yes
  • 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

  1. conda create name paddle python=2.7
  2. activate paddle

如果您是使用 Python2 并且在 MacOS/Linux 环境下

  1. conda create name paddle python=2.7
  2. 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

  1. conda create name paddle python=3.7
  2. 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

  1. conda create name paddle python=3.7
  2. conda activate paddle
  • 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:

  1. where python

在 MacOS/Linux 环境下,输出 Python 路径的命令为:

  1. 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:

  1. where python3

在 MacOS/Linux 环境下,输出 Python 路径的命令为:

  1. which python3
  • 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+

  1. 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

  1. python3 version
  • 检查 pip 的版本,确认是 9.0.1+

如果您是使用 Python 2

  1. python -m ensurepip
  2. python -m pip version

如果您是使用 Python 3

  1. python3 -m ensurepip
  2. python3 -m pip version
  • 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

  1. python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

如果您是使用 Python 3

  1. python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
  • 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

  1. 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 9,cuDNN 7.3+,安装GPU版本的命令为:

  1. 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:

  1. conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0
  • 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。

  • 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:

  • 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:

  1. docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2

(3). 用镜像构建并进入Docker容器:

  1. docker run name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2 /bin/bash
  2.  
  3. > name [Name of container] 设定Docker的名称;
  4.  
  5. > -it 参数说明容器已和本机交互式运行;
  6.  
  7. > -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dir1dir2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;
  8.  
  9. > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2 是需要使用的image名称;/bin/bash是在Docker中要执行的命令
  • 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)

  • 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 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:

  1. nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2-gpu-cuda10.0-cudnn7

(3). 用镜像构建并进入Docker容器:

  1. nvidia-docker run name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash
  2.  
  3. > name [Name of container] 设定Docker的名称;
  4.  
  5. > -it 参数说明容器已和本机交互式运行;
  6.  
  7. > -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dir1dir2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;
  8.  
  9. > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.7.2-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

  • 如果您的机器不在中国大陆地区,可以直接从DockerHub拉取镜像:
  1. docker run name paddle -it -v dir1:dir2 paddlepaddle/paddle:1.7.2 /bin/bash
  2.  
  3. > name [Name of container] 设定Docker的名称;
  4.  
  5. > -it 参数说明容器已和本机交互式运行;
  6.  
  7. > -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dir1dir2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;
  8.  
  9. > paddlepaddle/paddle:1.7.2 是需要使用的image名称;/bin/bash是在Docker中要执行的命令
  • 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。

  • 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