# **Windows下从源码编译**
## 环境准备
* *Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit) (GPU版本支持CUDA 8.0/9.0/10.0, 且仅支持单卡)*
* *Python 版本 2.7/3.5.1+/3.6/3.7 (64 bit)*
* *pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)*
* *Visual Studio 2015 Update3*
## 选择CPU/GPU
* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请编译CPU版的PaddlePaddle
* 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8.0配合cuDNN v7.1+, 9.0/10.0配合cuDNN v7.3+*
* *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
## 安装步骤
在Windows的系统下提供1种编译方式：
* 本机编译（暂不支持NCCL，分布式等相关功能）
### ***本机编译***
1. 安装必要的工具 cmake，git 以及 python ：
> cmake 需要3.5 及以上版本, 可在官网[下载](https://cmake.org/download/)，并添加到环境变量中。
> python 需要2.7 及以上版本, 可在官网[下载](https://www.python.org/download/releases/2.7/)。
> 需要安装`numpy, protobuf, wheel` 。python2.7下, 请使用`pip`命令; 如果是python3.x, 请使用`pip3`命令。
* 安装 numpy 包可以通过命令 `pip install numpy` 或 `pip3 install numpy`
* 安装 protobuf 包可以通过命令 `pip install protobuf` 或 `pip3 install protobuf`
* 安装 wheel 包可以通过命令 `pip install wheel` 或 `pip3 install wheel`
> git可以在官网[下载](https://gitforwindows.org/)，并添加到环境变量中。
2. 将PaddlePaddle的源码clone在当下目录下的Paddle的文件夹中，并进入Padde目录下：
- `git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git`
- `cd Paddle`
3. 切换到较稳定release分支下进行编译：
`git checkout [分支名]`
例如：
`git checkout release/1.2`
注意：python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持
4. 创建名为build的目录并进入：
- `mkdir build`
- `cd build`
5. 执行cmake：
>具体编译选项含义请参见[编译选项表](../Tables.html/#Compile)
* 编译**CPU版本PaddlePaddle**：
For Python2: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY}
-DPYTHON_EXECUTABLE=${PYTHON_EXECUTABLE} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
For Python3: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY}
-DPYTHON_EXECUTABLE=${PYTHON_EXECUTABLE} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
* 编译**GPU版本PaddlePaddle**：
For Python2: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY}
-DPYTHON_EXECUTABLE=${PYTHON_EXECUTABLE}
-DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}`
For Python3: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS}
-DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY}
-DPYTHON_EXECUTABLE=${PYTHON_EXECUTABLE}
-DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}`
注意：上述命令中对应的参数应修改为你所在设备上的对应路径，或者将它们加入环境变量中，以编译GPU版本的PaddlePaddle的python3.6版本为例，
-DPY_VERSION 为python版本
-DPYTHON_INCLUDE_DIR 为对应版本python的include目录
-DPYTHON_LIBRARY 为对应版本python的lib目录
-DPYTHON_EXECUTABLE 为对应版本python的可执行程序的路径
-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 为安装cuda的根目录
将相关路径加入环境变量中后，这个例子所用cmake命令为：
`cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPY_VERSION=3.6 -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release `
若设备上存在多个版本python，或者多个版本cuda，或者没有将路径加入环境变量，这个例子所用cmake命令为：
`cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPY_VERSION=3.6 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=C:\\Python36\\include -DPYTHON_LIBRARY=C:\\Python36\\Lib -DPYTHON_EXECUTABLE=C:\\Python36\\python3.exe -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=D:\\cuda`
6. 部分第三方依赖包（openblas，snappystream）目前需要用户自己提供预编译版本，也可以到 `https://github.com/wopeizl/Paddle_deps` 下载预编译好的文件， 将整个 `third_party` 文件夹放到 `build` 目录下.
7. 使用Blend for Visual Studio 2015 打开 `paddle.sln` 文件，选择平台为 `x64`，配置为 `Release`，先编译third_party模块，然后编译其他模块
8. 编译成功后进入 `\paddle\build\python\dist` 目录下找到生成的 `.whl` 包：
`cd \paddle\build\python\dist`
9. 在当前机器或目标机器安装编译好的 `.whl` 包：
`pip install -U（whl包的名字）` 或 `pip3 install -U（whl包的名字）`
恭喜，至此您已完成PaddlePaddle的编译安装
## ***验证安装***
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。
## ***如何卸载***
请使用以下命令卸载PaddlePaddle：
* ***CPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle`
* ***GPU版本的PaddlePaddle***: `pip uninstall paddlepaddle-gpu` 或 `pip3 uninstall paddlepaddle-gpu`
使用Docker安装PaddlePaddle的用户，请进入包含PaddlePaddle的容器中使用上述命令，注意使用对应版本的pip
