Windows下从源码编译

环境准备

  • Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

  • GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.2,且仅支持单卡

  • Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)

  • pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)

  • Visual Studio 2015 Update3

选择CPU/GPU

  • 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请编译CPU版的PaddlePaddle

  • 如果您的计算机有NVIDIA® GPU,并且满足以下条件,推荐编译GPU版的PaddlePaddle

    • CUDA 工具包 10.1/10.2 配合 cuDNN v7.6.5+

    • CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1

    • GPU运算能力超过3.0的硬件设备

安装步骤

在Windows的系统下提供1种编译方式:

  • 本机编译(暂不支持NCCL,分布式等相关功能)

本机编译

  1. 安装必要的工具 cmake,git 以及 python:

    cmake我们支持3.10以上版本,但GPU编译时3.12/3.13/3.14版本存在官方Bug,我们建议您使用CMake3.16版本, 可在官网下载,并添加到环境变量中。

    python 需要 3.6 及以上版本, 可在官网下载

    • 安装完python 后请通过 python --version 检查python版本是否是预期版本,因为您的计算机可能安装有多个python,您可通过修改环境变量的顺序来处理多个python时的冲突。

    需要安装numpy, protobuf, wheel 。 请使用pip命令;

    • 安装 numpy 包可以通过命令

      1. pip install numpy
    • 安装 protobuf 包可以通过命令

      1. pip install protobuf
    • 安装 wheel 包可以通过命令

      1. pip install wheel

    git可以在官网下载,并添加到环境变量中。

  2. 将PaddlePaddle的源码clone在当前目录下的Paddle的文件夹中,并进入Padde目录下:

    1. git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
    1. cd Paddle
  3. 切换到较稳定release分支下进行编译:

    1. git checkout [分支名]

    例如:

    1. git checkout release/2.1

    注意:python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持, python3.8版本从release/1.8分支开始支持, python3.9版本从release/2.1分支开始支持

  4. 创建名为build的目录并进入:

    1. mkdir build
    1. cd build
  5. 执行cmake:

    具体编译选项含义请参见编译选项表

    • 编译CPU版本PaddlePaddle

      1. cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    • 编译GPU版本PaddlePaddle

      1. cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

    Python3请添加:

    -DPY_VERSION=3(或3.6、3.7、3.8、3.9)

    如果你的设备信息包含多个Python或CUDA版本,你也可以通过设置路径变量,来指定特定版本的Python或CUDA:

    -DPYTHON_EXECUTABLE: python的安装目录

    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR: cuda的安装目录

    例如:(仅作示例,请根据你的设备路径信息进行设置)

    1. cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DPYTHON_EXECUTABLE=C:Python36python.exe -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0"
  6. 使用Visual Studio 2015 打开 paddle.sln 文件,选择平台为 x64,配置为 Release,开始编译。

  7. 编译成功后进入 Paddlebuildpythondist 目录下找到生成的 .whl 包:

    1. cd Paddlebuildpythondist
  8. 安装编译好的 .whl 包:

    1. pip install -Uwhl包的名字)

恭喜,至此您已完成PaddlePaddle的编译安装

验证安装

安装完成后您可以使用 pythonpython3 进入python解释器,输入

  1. import paddle

再输入

  1. paddle.utils.run_check()

如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。

如何卸载

请使用以下命令卸载PaddlePaddle:

  • CPU版本的PaddlePaddle:

    1. python -m pip uninstall paddlepaddle
  • GPU版本的PaddlePaddle:

    1. python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu