Linux下的PIP安装

    • Linux 版本 (64 bit)
    • CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)
    • CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)
      • Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)
      • Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)
      • Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)
    • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8 (64 bit)
    • pip 或 pip3 版本 20.2.2+ (64 bit)

    • 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

      • 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

        1. which python3

    • 需要确认pip的版本是否满足要求，要求pip版本为20.2.2+

      • 如果您是使用 Python2

        1. python -m ensurepip
        1. python -m pip --version

      • 如果您是使用 Python 3

        1. python3 -m ensurepip

    • 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

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

      • 如果您是使用 Python 3

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

    • 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。

    本文档为您介绍pip安装方式

    • 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

      • CUDA 工具包9.0/10.0/10.1配合cuDNN v7.6+(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，cuDNN

    • 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CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令，更多版本的安装信息请参考NVIDIA）:

      • Centos 系统可以参考以下命令

        1. 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
          1. yum update -y
          1. 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

        1. Ubuntu 系统可以参考以下命令

          1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
          1. sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0

      确定您的环境满足条件后可以开始安装了，选择下面您要安装的PaddlePaddle

      2.1 CPU版的PaddlePaddle

      • 如果您是使用 Python 2

        1. python -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
        1. python3 -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

      2.2 GPU版的PaddlePaddle

      2.2.1 CUDA9.0的PaddlePaddle

      • 如果您是使用 Python 2

        1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

      • 如果您是使用 Python 3

        1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

      2.2.1 CUDA10.0的PaddlePaddle

      • 如果您是使用 Python 2

        1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

      • 如果您是使用 Python 3

      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

      • 如果您需要使用清华源，可以通过以下命令

      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：

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