本机安装PaddlePaddle安装指南及步骤详解

目录

• 一、安装说明
• 1. 操作系统要求：
• 2. 处理器要求
• 3
• 4. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况：
• 二、测试环境
• 1、显示环境版本

简 介： 根据文档安装指南 介绍了在本机安装PaddlePaddle的步骤。

关键词： PaddlePaddle，pip，安装

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安装PaddlePaddle 文章目录 安装说明 第一中安装方式
:使用pip安装 第二种安装方式:使
用源代码编译安装 基本运行 测试环境

§01 安装PaddlePaddle

  根据 文档安装指南 介绍了在本机安装PaddlePaddle的步骤。

一、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 16.04 / 18.04 / 20.04
• CentOS 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（mac M1除外，paddle 已支持Mac M1 芯片）

3

• Python 的版本要求 3.6/3.7/3.8/3.9
• Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 20.2.2+
• Python 和 pip 要求是 64 位版本

4. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况：

• 目前 PaddlePaddle 支持 NVIDIA 显卡的 CUDA 驱动和 AMD 显卡的 ROCm 架构
• 需要安装 cuDNN ，版本要求 7.6(For CUDA10.1/10.2)
• 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 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2 单卡模式

不支持 nvidia-docker 方式安装

Ubuntu 安装 GPU 版本

• Ubuntu 16.04/18.04/20.04 支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2
• 如果您是使用 nvidia-docker 安装，支持 CUDA 10.2/11.2

CentOS 安装 GPU 版本

如果您是使用本机 pip 安装：

• CentOS 7 支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2

如果您是使用本机源码编译安装：

• CentOS 7 支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2
• 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 10.2/11.2

MacOS 不支持：MacOS 平台不支持 GPU 安装。

  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 16.04/18.04/20.04:

CUDA10.1 下支持NCCL v2.4.2-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

MacOS 支持情况

不支持NCCL

第一中安装方式：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

• *  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

* 使用以下命令确认是 3.6/3.7/3.8/3.9

which python

  4. 检查 Python 的版本

* 使用以下命令确认是 3.6/3.7/3.8/3.9

python --version

  5. 检查 pip 的版本，确认是 20.2.2+

python -m ensurepip
python -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（mac M1除外，paddle 已支持Mac M1 芯片）。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：

python -c “import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())”

  6. 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

  安装CPU版本的命令为：

python -m pip install paddlepaddle==2.2.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

或

python -m pip install paddlepaddle==2.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

▲ 图1.2.1 安装过程

(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

  请注意用以下指令安装的PaddlePaddle在Windows、Ubuntu、CentOS下只支持CUDA10.2：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

或

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  请确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python。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。

  8. 验证安装

  使用 python 进入python解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()。

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

  8. 更多帮助信息请参考：

Linux下的PIP安装

MacOS下的PIP安装

Windows下的PIP安装

MacOS下的PIP安装

Windows下的PIP安装

第二种安装方式：使用源代码编译安装

• 如果您只是使用 PaddlePaddle ，建议使用 pip 安装即可。
• 如果您有开发PaddlePaddle的需求，请参考： 从源码编译

§02 基本运行

二、测试环境

1、显示环境版本

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
import math,time

starttime = time.time()
import paddle

print(paddle.__version__)
print("Cost time: {}".format(time.time()-starttime))

• 可以蓝岛安装的paddle的版本是1.8.5， 可以在安装过程明明使用的命令： paddlepaddle=2.2.1，为什么安装完毕之后，显示的paddle的版本确实 1.8.5？
• 在Windows下启动该程序，每次启动都会消耗大约4秒中的时间，才能够完成 import paddle的过程。

---------- [PYTHON ERROR] ----------

1.8.5

Cost time: 3.937225341796875

同样的程序在AI Studio BML Notebook中，却没有任何的时间延时。而且显示的PaddlePaddle的版本是2.2.1！

2.2.1

Cost time: 0.00021266937255859375

▲ 图2.1.1 在AI Studio运行测试版本信息

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