Windows下从源码编译

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)
- GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1，且仅支持单卡
Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)
pip 版本 9.0.1+ (64 bit)
Visual Studio 2015 Update3

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 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1 配合 cuDNN v7.3+
- GPU运算能力超过1.0的硬件设备

本机编译（暂不支持NCCL，分布式等相关功能）

安装必要的工具 cmake，git 以及 python：

python 需要 2.7 及以上版本, 可在官网。

 * 安装 numpy 包可以通过命令 `pip install numpy`
 * 安装 protobuf 包可以通过命令 `pip install protobuf`
 * 安装 wheel 包可以通过命令 `pip install wheel`

git可以在官网下载，并添加到环境变量中。

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：
- git clone
- cd Paddle

git checkout [分支名]

例如：

git checkout release/1.7

创建名为build的目录并进入：
- mkdir build
- cd build
执行cmake：

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

默认为Python2，Python3请添加：

-DPY_VERSION=3（或3.5、3.6、3.7）

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：

-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR: cuda的安装目录

cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DPYTHON_EXECUTABLE=C:\Python36\python.exe -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0"

使用Blend for Visual Studio 2015 打开 paddle.sln 文件，选择平台为 x64，配置为 Release，开始编译。
编译成功后进入 \Paddle\build\python\dist 目录下找到生成的 .whl 包：

安装编译好的 .whl 包：

pip install -U（whl包的名字）

恭喜，至此您已完成PaddlePaddle的编译安装

安装完成后您可以使用 python 或 python3 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。

请使用以下命令卸载PaddlePaddle：

CPU版本的PaddlePaddle:
GPU版本的PaddlePaddle: python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu