CentOS下安装

环境准备

  • *CentOS 版本 (64 bit)
    • CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0, 仅支持单卡)
    • CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.2/10.0, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)
  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

注意事项

  • 可以使用uname -m && cat /etc/*release查看本机的操作系统和位数信息

  • 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

    • 如果您是使用 Python 2,使用以下命令输出 Python 路径,根据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

      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

      which python3

  • 需要确认python的版本是否满足要求

    • 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

  • 需要确认pip的版本是否满足要求,要求pip版本为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

  • 需要确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,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())"

  • 默认提供的安装包需要计算机支持MKL

  • 如果您对机器环境不了解,请下载使用快速安装脚本,配套说明请参考这里

选择CPU/GPU

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

  • 如果您的计算机有NVIDIA® GPU,请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle

    • CUDA 工具包10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持,需配合NCCL2.3.7及更高)

    • CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持,需配合NCCL2.3.7及更高)

    • GPU运算能力超过1.0的硬件设备

      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

  • 如果您需要使用多卡环境请确保您已经正确安装nccl2,或者按照以下指令安装nccl2(这里提供的是CentOS 7,CUDA9,cuDNN7下nccl2的安装指令),更多版本的安装信息请参考NVIDIA官方网站:

      wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
      rpm -i nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
      yum update -y
      yum install -y libnccl-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-devel-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-static-2.3.7-2+cuda9.0
    

安装方式

CentOS系统下有5种安装方式:

这里为您介绍pip安装方式

安装步骤

  • CPU版PaddlePaddle:python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • GPU版PaddlePaddle:python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

您可验证是否安装成功,如有问题请查看FAQ

注:

  • 如果是python2.7, 建议使用python命令; 如果是python3.x, 则建议使用python3命令
  • python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 此命令将安装支持CUDA 10.0 cuDNN v7的PaddlePaddle,如您对CUDA或cuDNN版本有不同要求,可用python -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython3 -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令来安装,版本号请见这里, 关于paddlepaddle与CUDA, cuDNN版本的对应关系请见安装包列表
  • 默认下载最新稳定版的安装包,如需获取开发版安装包,请参考这里

验证安装

安装完成后您可以使用 pythonpython3 进入python解释器,输入import paddle.fluid as fluid ,再输入 fluid.install_check.run_check()

如果出现Your Paddle Fluid is installed succesfully!,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: python -m pip uninstall paddlepaddlepython3 -m pip uninstall paddlepaddle
  • GPU版本的PaddlePaddle: python -m pip uninstall paddlepaddle-gpupython3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu