兆芯下从源码编译

    • 操作系统：centos7

    • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8 (64 bit)

    • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

    兆芯为x86架构，编译方法与一致。

    本文在ZHAOXIN处理器下安装Paddle，接下来详细介绍各个步骤。

    1. Paddle依赖cmake进行编译构建，需要cmake版本>=3.10，如果操作系统提供的源包括了合适版本的cmake，直接安装即可，否则需要源码安装

      1. ./bootstrap && make && sudo make install

    2. Paddle内部使用patchelf来修改动态库的rpath，如果操作系统提供的源包括了patchelf，直接安装即可，否则需要源码安装，请参考。

      1. ./bootstrap.sh
      1. ./configure
        1. make check
        1. sudo make install

      1. 将Paddle的源代码克隆到当下目录下的Paddle文件夹中，并进入Paddle目录

        1. git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git

      2. 切换到较稳定release分支下进行编译：

        1. git checkout [分支/标签名]
        1. git checkout release/2.0

      3. 根据requirments.txt安装Python依赖库。

        1. pip install -r python/requirments.txt

      4. 请创建并进入一个叫build的目录下：

      5. 链接过程中打开文件数较多，可能超过系统默认限制导致编译出错，设置进程允许打开的最大文件数：

        1. ulimit -n 4096

      6. 执行cmake：

        For Python2:

        1. cmake .. -DPY_VERSION=2 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python2` -DWITH_MKL=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON

        For Python3:

        1. cmake .. -DPY_VERSION=3 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3` -DWITH_MKL=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON

      7. 编译成功后进入Paddle/build/python/dist目录下找到生成的.whl包。

      恭喜，至此您已完成PaddlePaddle在FT环境下的编译安装。

      安装完成后您可以使用 python 或 python3 进入python解释器，输入

      1. import paddle

      再输入

      如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。

      在mobilenetv1和resnet50模型上测试

      1. wget -O profile.tar https://paddle-cetc15.bj.bcebos.com/profile.tar?authorization=bce-auth-v1/4409a3f3dd76482ab77af112631f01e4/2020-10-09T10:11:53Z/-1/host/786789f3445f498c6a1fd4d9cd3897ac7233700df0c6ae2fd78079eba89bf3fb
      1. tar xf profile.tar && cd profile
      1. python resnet.py --model_file ResNet50_inference/model --params_file ResNet50_inference/params
      2. # 正确输出应为：[0.0002414  0.00022418 0.00053661 0.00028639 0.00072682 0.000213
      3. #              0.00638718 0.00128127 0.00013535 0.0007676 ]
      1. python mobilenetv1.py --model_file mobilenetv1/model --params_file mobilenetv1/params
      2. # 正确输出应为：[0.00123949 0.00100392 0.00109539 0.00112206 0.00101901 0.00088412
      3. #              0.00121536 0.00107679 0.00106071 0.00099605]
      1. python ernie.py --model_dir ernieL3H128_model/

      请使用以下命令卸载PaddlePaddle：

      1. python3 -m pip uninstall paddlepaddle

      或

      已在ZHAOXIN下测试过resnet50, mobilenetv1, ernie， ELMo等模型，基本保证了预测使用算子的正确性，如果您在使用过程中遇到计算结果错误，编译失败等问题，请到中留言，我们会及时解决。

      预测文档见doc，使用示例见