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安装 PaddlePaddle

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目前，PaddleClas 要求 PaddlePaddle 版本 >=2.0。建议使用我们提供的 Docker 运行 PaddleClas，有关 Docker、nvidia-docker 的相关使用教程可以参考链接。如果不使用 Docker，可以直接跳过 2.（建议）使用 Docker 环境 部分内容，从 3. 通过 pip 安装 PaddlePaddle 部分开始。

1. 环境要求

版本要求：

  • python 3.x
  • CUDA >= 10.1（如果使用 paddlepaddle-gpu）
  • cuDNN >= 7.6.4（如果使用 paddlepaddle-gpu）
  • nccl >= 2.1.2（如果使用分布式训练/评估）
  • gcc >= 8.2

建议：

  • 当 CUDA 版本为 10.1 时，显卡驱动版本 >= 418.39；
  • 当 CUDA 版本为 10.2 时，显卡驱动版本 >= 440.33；
  • 更多 CUDA 版本与要求的显卡驱动版本可以参考链接。

2.（建议）使用 Docker 环境

  • 切换到工作目录下
cd /home/Projects
  • 创建 docker 容器

下述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器，并将当前工作目录映射到容器内的 /paddle 目录。

# 对于 GPU 用户
sudo nvidia-docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.1.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash

# 对于 CPU 用户
sudo docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.1.0 /bin/bash

注意：

  • 首次使用该镜像时，下述命令会自动下载该镜像文件，下载需要一定的时间，请耐心等待；

  • 上述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器，之后再次使用该容器时无需再次运行该命令；

  • 参数 --shm-size=8G 将设置容器的共享内存为 8 G，如机器环境允许，建议将该参数设置较大，如 64G；

  • 您也可以访问 DockerHub 获取与您机器适配的镜像；

  • 退出/进入 docker 容器：

    • 在进入 Docker 容器后，可使用组合键 Ctrl + P + Q 退出当前容器，同时不关闭该容器；
    • 如需再次进入容器，可使用下述命令：
    sudo Docker exec -it ppcls /bin/bash

3. 通过 pip 安装 PaddlePaddle

可运行下面的命令，通过 pip 安装最新版本 PaddlePaddle：

# 对于 CPU 用户
pip install paddlepaddle --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 对于 GPU 用户
pip install paddlepaddle-gpu --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

注意：

  • 如果先安装了 CPU 版本的 PaddlePaddle，之后想切换到 GPU 版本，那么需要使用 pip 先卸载 CPU 版本的 PaddlePaddle，再安装 GPU 版本的 PaddlePaddle，否则容易导致 PaddlePaddle 冲突。
  • 您也可以从源码编译安装 PaddlePaddle，请参照 PaddlePaddle 安装文档 中的说明进行操作。

4. 验证安装

使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。

import paddle
paddle.utils.run_check()

查看 PaddlePaddle 版本的命令如下：

python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

注意：

  • 从源码编译的 PaddlePaddle 版本号为 0.0.0，请确保使用 PaddlePaddle 2.0 及之后的源码进行编译；
  • PaddleClas 基于 PaddlePaddle 高性能的分布式训练能力，若您从源码编译，请确保打开编译选项 WITH_DISTRIBUTE=ON。具体编译选项参考 编译选项表；
  • 在 Docker 中运行时，为保证 Docker 容器有足够的共享内存用于 Paddle 的数据读取加速，在创建 Docker 容器时，请设置参数 --shm-size=8g，条件允许的话可以设置为更大的值。