Linux 下的 PIP 安装

The Python Package Index(PyPI)是 Python 的包管理器。本文档为你介绍 PyPI 安装方式,飞桨提供的 PyPI 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 如何查看您的环境

  • 可以使用以下命令查看本机的操作系统和位数信息:

    uname -m && cat /etc/*release
    
  • 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 python3 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

    • 使用以下命令确认是 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10

      python3 --version
      
  • 需要确认 pip 的版本是否满足要求,要求 pip 版本为 20.2.2 或更高版本

    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。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:

    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

二、开始安装

首先请选择您的版本

  • 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU 版的 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,依赖库环境版本要求如下:

    • CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN v7.6.5, 如需使用 PaddleTensorRT 推理,需配合 TensorRT7.0.0.11

    • CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理,需配合 TensorRT8.0.3.4

    • CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0, 如需使用 PaddleTensorRT 推理,需配合 TensorRT8.4.0.6

    • CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理,需配合 TensorRT8.4.2.4

    • 如需使用分布式多卡环境,需配合 NCCL>=2.7

    • GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备

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

  • 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 CUDA10.2,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):

    • Centos 系统可以参考以下命令

      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-2.7.8-1+cuda10.2 libnccl-devel-2.7.8-1+cuda10.2 libnccl-static-2.7.8-1+cuda10.2
      
    • Ubuntu 系统可以参考以下命令

      wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
      
      dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
      
      sudo apt install -y libnccl2=2.7.8-1+cuda10.2 libnccl-dev=2.7.8-1+cuda10.2
      

2.1 CPU 版的 PaddlePaddle

python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 GPU 版的 PaddlePaddle

2.2.1 CUDA10.2 的 PaddlePaddle

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2.2 CUDA11.2 的 PaddlePaddle

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

2.2.3 CUDA11.6 的 PaddlePaddle

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

2.2.4 CUDA11.7 的 PaddlePaddle

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

注:

  • 如果你使用的是安培架构的 GPU,推荐使用 CUDA11 以上。如果你使用的是非安培架构的 GPU,推荐使用 CUDA10.2,性能更优。

  • 飞桨对于主流各 python 版本均提供了对应的安装包,而您环境中可能有多个 Python,请确认你想使用的 python 版本并下载对应的 paddlepaddle 安装包。例如您想使用 python3.7 的环境,则安装命令为 python3.7 -m pip install paddlepaddle。

  • 如果您需要使用清华源,可以通过以下命令

     python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
  • 上述命令默认安装avx的包。如果你的机器不支持avx,需要安装noavx的 Paddle 包,判断你的机器是否支持avx,可以输入以下命令,如果输出中包含avx,则表示机器支持avx

    cat /proc/cpuinfo | grep -i avx
    

    首先使用如下命令将 wheel 包下载到本地:

    • cpu、mkl 版本 noavx 机器安装:

    python3 -m pip download paddlepaddle==2.4.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    
    • cpu、openblas 版本 noavx 机器安装:

    python3 -m pip download paddlepaddle==2.4.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    
    • gpu 版本 cuda10.2 noavx 机器安装:

    python3 -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps
    

    再使用python3 -m pip install [name].whl本地安装([name]为 wheel 包名称)。

  • 如果你想安装avxopenblas的 Paddle 包,可以通过以下命令将 wheel 包下载到本地,再使用python3 -m pip install [name].whl本地安装([name]为 wheel 包名称):

    python3 -m pip download paddlepaddle==2.4.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
    

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。

四、如何卸载

请使用以下命令卸载 PaddlePaddle:

  • CPU 版本的 PaddlePaddle: python3 -m pip uninstall paddlepaddle

  • GPU 版本的 PaddlePaddle: python3 -m pip uninstall paddlepaddle-gpu