Linux 下的 Conda 安装

Anaconda是一个免费开源的 Python 和 R 语言的发行版本,用于计算科学,Anaconda 致力于简化包管理和部署。Anaconda 的包使用软件包管理系统 Conda 进行管理。Conda 是一个开源包管理系统和环境管理系统,可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。本文档为你介绍 Anaconda 安装方式,飞桨提供的 Anaconda 安装包支持分布式训练(多机多卡)、TensorRT 推理功能。

一、环境准备

1.1 创建虚拟环境

1.1.1 安装环境

首先根据具体的 Python 版本创建 Anaconda 虚拟环境,PaddlePaddle 的 Anaconda 安装支持 3.8 - 3.12 版本的 Python 安装环境。

conda create -n paddle_env python=YOUR_PY_VER

1.1.2 进入 Anaconda 虚拟环境

conda activate paddle_env

1.2 其他环境检查

1.2.1 确认 Python 安装路径

确认您的 conda 虚拟环境和需要安装 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。

输出 Python 路径的命令为:

which python3

根据您的环境,您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为具体的 Python 路径

1.2.2 检查 Python 版本

使用以下命令确认版本

python3 --version

1.2.3 检查系统环境

确认 Python 和 pip 是 64bit,并且处理器架构是 x86_64(或称作 x64、Intel 64、AMD64)架构。下面的第一行输出的是”64bit”,第二行输出的是”x86_64(或 x64、AMD64)”即可:

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

二、开始安装

本文档为您介绍 conda 安装方式

添加清华源(可选)

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:

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 --set show_channel_urls yes

根据版本进行安装

选择下面您要安装的 PaddlePaddle

CPU 版的 PaddlePaddle

如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装 CPU 版的 PaddlePaddle

conda install paddlepaddle==2.6.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

GPU 版的 PaddlePaddle

  • 对于 CUDA 11.2,需要搭配 cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
  • 对于 CUDA 11.6,需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
  • 对于 CUDA 11.7,需要搭配 cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA 和 CUDNN 的安装流程和配置方法,请见CUDAcuDNN

三、验证安装

安装完成后您可以使用 python3 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。