安装说明¶

本说明将指导您在64位操作系统编译和安装PaddlePaddle

1. 操作系统要求：¶

Windows 7 / 8 / 10，专业版 / 企业版
Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04
CentOS 6 / 7
MacOS 10.11 / 10.12 / 10.13 / 10.14
操作系统要求是 64 位版本

2. 处理器要求¶

处理器支持 MKL
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

3. Python 和 pip 版本要求：¶

Python 2 的版本要求 2.7.15+
Python 3 的版本要求 3.5.1+/3.6/3.7
Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 9.0.1+
Python 和 pip 要求是 64 位版本

4. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况：¶

目前 PaddlePaddle 仅支持 NVIDIA 显卡的 CUDA 驱动
需要安装 cuDNN ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10), 7.1+(For CUDA 8)
如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 NCCL 2
- 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术
需要安装 CUDA，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同：
- Windows 安装 GPU 版本
  
  Windows 7/8/10 支持 CUDA 8.0/9.0/10.0 单卡模式，不支持 CUDA 9.1/9.2/10.1
  
  不支持 nvidia-docker 方式安装
- Ubuntu 安装 GPU 版本
  
  Ubuntu 14.04 支持 CUDA 8.0/10.0，不支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.1
  
  Ubuntu 16.04 支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1
  
  Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10.0，不支持CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.1
  
  如果您是使用 nvidia-docker 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1
- CentOS 安装 GPU 版本
  
  如果您是使用本机 pip 安装：
  
  CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0，不支持10.1，支持 CUDA 8.0/9.1 但仅支持单卡模式
  
  CentOS 6 支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0 单卡模式，不支持10.1
  
  如果您是使用本机源码编译安装：
  
  CentOS 7 支持 CUDA 9.0/9.2/10.0
  
  CentOS 6 不推荐，不提供编译出现问题时的官方支持
  
  如果您是使用 nvidia-docker 安装，在CentOS 7 下支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0，不支持10.1
- MacOS 不支持：PaddlePaddle 在 MacOS 平台没有 GPU 支持

请确保您的环境满足以上条件。如您有其他需求，请参考多版本whl包安装列表

5. PaddlePaddle 对 NCCL 支持情况：¶

Windows 支持情况
- 不支持NCCL
Ubuntu 支持情况
- Ubuntu 14.04：
  CUDA10.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8
  
  CUDA8.0 下支持NCCL v2.1.15-v2.2.13
- Ubuntu 16.04:
  CUDA10.0/9.2/9.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8
  
  CUDA9.1 下支持NCCL v2.1.15
  
  CUDA8.0 下支持NCCL v2.1.15-v2.2.13
- Ubuntu 18.04：
  CUDA10.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8
CentOS 支持情况
- CentOS 6：不支持NCCL
- CentOS 7：
  CUDA10.0/9.2/9.0 下支持NCCL v2.3.7-v2.4.8
MacOS 支持情况
- 不支持NCCL

第一种安装方式：使用 pip 安装¶

您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。

本节将介绍使用 pip 的安装方式。

需要您确认您的操作系统满足上方列出的要求
需要您确认您的处理器满足上方列出的要求
确认您需要安装 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，根据您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
在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为：

where python

在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为：

which python
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
在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为：

where python3

在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为：

which python3
检查 Python 的版本
如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+
python --version
如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7
python3 --version

检查 pip 的版本，确认是 9.0.1+

如果您是使用 Python 2
python -m ensurepip
python -m pip --version
如果您是使用 Python 3
python3 -m ensurepip
python3 -m pip --version

确认 Python 和 pip 是 64 bit，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
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
如果您是使用 Python 3
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
如果您希望使用 pip 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令:
(1). CPU版本：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装（使用清华源）
如果您是使用 Python 2，安装CPU版本的命令为：

python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您是使用 Python 3，安装CPU版本的命令为：

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(2). GPU版本：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装（使用清华源）
注意：

需要您确认您的 GPU 满足上方列出的要求

如果您是使用 Python2，请注意用以下指令安装的PaddlePaddle在Windows、Ubuntu、CentOS下默认支持CUDA10.0：

python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您是使用 Python 2，CUDA 8，cuDNN 7.1+，安装GPU版本的命令为：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post87 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您是使用 Python 2，CUDA 9，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post97 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您是使用 Python 2，CUDA 10.0，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您是使用 Python 3，请将上述命令中的 python 更换为 python3 进行安装。
验证安装

使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。

如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。
更多帮助信息请参考：

Ubuntu下安装

CentOS下安装

MacOS下安装

Windows下安装

第二种安装方式：使用 conda 安装¶

您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。

本节将介绍使用 conda 的安装方式。

需要您确认您的操作系统满足上方列出的要求
需要您确认您的处理器满足上方列出的要求

对于国内用户无法连接到Anaconda官方源的可以按照以下命令添加清华源进行安装。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
conda config --set show_channel_urls yes

如果您需要新建 conda 的虚拟环境专门给 Paddle 使用（--name后边的环境名称，您可以自己选择）：
如果您是使用 Python2 并且在 Window 环境下
conda create --name paddle python=2.7 activate paddle
如果您是使用 Python2 并且在 MacOS/Linux 环境下
conda create --name paddle python=2.7 conda activate paddle
如果您是使用 Python3 并且在 Window 环境下，注意：python3版本可以是3.5.1+/3.6/3.7
conda create --name paddle python=3.7 activate paddle
如果您是使用 Python3 并且在 MacOS/Linux 环境下，注意：python3版本可以是3.5.1+/3.6/3.7
conda create --name paddle python=3.7 conda activate paddle
确认您需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python，进入 Anaconda 的命令行终端，输入以下指令确认 Python 位置
如果您是使用 Python 2，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 python 替换为具体的 Python 路径
在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为：

where python

在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为：

which python
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
在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为：

where python3

在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为：

which python3
检查 Python 的版本
如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+
python --version
如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7
python3 --version

检查 pip 的版本，确认是 9.0.1+

如果您是使用 Python 2
python -m ensurepip
python -m pip --version
如果您是使用 Python 3
python3 -m ensurepip
python3 -m pip --version

确认 Python 和 pip 是 64 bit，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
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
如果您是使用 Python 3
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
如果您希望使用 conda 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令:
(1). CPU版本：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装
conda install paddlepaddle
(2). GPU版本：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装
注意：

需要您确认您的 GPU 满足上方列出的要求

如果您是使用 CUDA 8，cuDNN 7.1+，安装GPU版本的命令为：

conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=8.0

如果您是使用 CUDA 9，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：

conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=9.0

如果您是使用 CUDA 10.0，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：

conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0
验证安装

使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。

如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。
更多帮助信息请参考： conda下安装

第三种安装方式：使用 docker 安装¶

您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。

本节将介绍使用 docker 的安装方式。

如果您希望使用 docker 安装PaddlePaddle，可以使用以下命令:

CPU 版本

(1). 首先需要安装 docker

注意：

CentOS 6 不支持 docker 方式安装
处理器需要支持 MKL

(2). 拉取预安装 PaddlePaddle 的镜像：

docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2

(3). 用镜像构建并进入Docker容器：

docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2 /bin/bash

> --name [Name of container] 设定Docker的名称；

> -it 参数说明容器已和本机交互式运行；

> -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；

> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令

GPU 版本

(1). 首先需要安装 nvidia-docker

注意：

处理器需要支持 MKL

您的计算机需要具有支持 CUDA 驱动的 NVIDIA 显卡

需要安装 cuDNN ，版本要求 7.3+(For CUDA9/10), 7.1+(For CUDA 8)

如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 NCCL 2

仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术

需要安装 CUDA，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同：

Ubuntu/CentOS 7 ，如果您是使用 nvidia-docker 安装，支持 CUDA 8.0/9.0/9.1/9.2/10.0

Windows/MacOS/CentOS 6 不支持 nvidia-docker 方式安装

(2). 拉取支持`CUDA 10.0`, cuDNN 7.3+ 预安装 PaddlePaddle 的镜像：
nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7
(3). 用镜像构建并进入Docker容器：
nvidia-docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash

> --name [Name of container] 设定Docker的名称；

> -it 参数说明容器已和本机交互式运行；

> -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；

> hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.2-gpu-cuda10.0-cudnn7 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令
或如果您需要支持 CUDA 8 或者 CUDA 9 的版本，将上述命令的 cuda10.0 替换成 cuda8.0 或者 cuda9.0 即可

如果您的机器不在中国大陆地区，可以直接从DockerHub拉取镜像：

docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 paddlepaddle/paddle:1.5.2 /bin/bash

> --name [Name of container] 设定Docker的名称；

> -it 参数说明容器已和本机交互式运行；

> -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；

> paddlepaddle/paddle:1.5.2 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令

验证安装

使用 python 或 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。

如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。
更多帮助信息请参考：使用Docker安装。

第四种安装方式：使用源代码编译安装¶

如果您只是使用 PaddlePaddle ，建议从 pip 和 conda 、 docker 三种安装方式中选取一种进行安装即可。
如果您有开发PaddlePaddle的需求，请参考：从源码编译