申威下从源码编译

    • 操作系统：普华, iSoft Linux 5

    • 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)

    申威机器为SW架构，目前生态支持的软件比较有限，本文以比较trick的方式在申威机器上源码编译Paddle，未来会随着申威软件的完善不断更新。

    本文在申威处理器下安装Paddle，接下来详细介绍各个步骤。

    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

    2. 切换到较稳定release分支下进行编译：

      1. git checkout [分支/标签名]

      例如：

      1. git checkout release/2.0

    4. 由于申威暂不支持openblas，所以在此使用blas + cblas的方式，在此需要源码编译blas和cblas。

      1. pushd /opt
      2. wget http://www.netlib.org/blas/blas-3.8.0.tgz
      3. tar xzf blas-3.8.0.tgz
      4. tar xzf cblas.tgz
      5. pushd BLAS-3.8.0
      6. make
      7. popd
      8. pushd CBLAS
      10. make
      11. pushd lib
      12. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$PWD
      13. ln -s cblas_LINUX.a libcblas.a
      14. cp ../../BLAS-3.8.0/blas_LINUX.a .
      15. ln -s blas_LINUX.a libblas.a
      16. popd
      17. popd
      18. popd

    5. 根据安装Python依赖库，注意在申威系统中一般无法直接使用pip或源码编译安装python依赖包，建议使用源的方式安装，如果遇到部分依赖包无法安装的情况，请联系操作系统服务商提供支持。此外也可以通过pip安装的时候加–no-deps的方式来避免依赖包的安装，但该种方式可能导致包由于缺少依赖不可用。

    6. 请创建并进入一个叫build的目录下：

      1. mkdir build && cd build

    7. 执行cmake：

      1. CBLAS_ROOT=/opt/CBLAS

      For Python2:

      1. cmake .. -DPY_VERSION=2 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python2` -DWITH_MKL=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON -DREFERENCE_CBLAS_ROOT=${CBLAS_ROOT} -DWITH_CRYPTO=OFF -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_SW=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w"

      For Python3:

      1. cmake .. -DPY_VERSION=3 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3` -DWITH_MKL=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON -DREFERENCE_CBLAS_ROOT=${CBLAS_ROOT} -DWITH_CRYPTO=OFF -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_SW=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w"
      1. make -j$(nproc)

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

    10. 在当前机器或目标机器安装编译好的包：

      1. python2 -m pip install -U（whl包的名字）`或`python3 -m pip install -U（whl包的名字）

    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。

    在mobilenetv1和resnet50模型上测试

    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/
    2. # 正确输出应为：[0.49879393 0.5012061 ]

    请使用以下命令卸载PaddlePaddle：

    1. python3 -m pip uninstall paddlepaddle

    或

    预测文档见doc，使用示例见