百度智能云飞桨 - Linux 下的 Conda 安装

飞桨PaddlePaddle开源深度学习平台

简介/价格/文档

百度智能云飞桨 - Linux 下的 Conda 安装

文档简介：

Anaconda是一个免费开源的 Python 和 R 语言的发行版本，用于计算科学，Anaconda 致力于简化包管理和部署。Anaconda 的包使用软件包管理系统 Conda 进行管理。Conda 是一个开源包管理系统和环境管理系统，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。本文档为你介绍 Anaconda 安装方式，飞桨提供的 Anaconda 安装包支持分布式训练（多机多卡）、TensorRT 推理功能。

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文档详情

一、环境准备¶

1.1 创建虚拟环境¶

1.1.1 安装环境¶

首先根据具体的 Python 版本创建 Anaconda 虚拟环境，PaddlePaddle 的 Anaconda 安装支持 3.6 - 3.10 版本的 Python 安装环境。

conda create -n paddle_env python=YOUR_PY_VER

1.1.2 进入 Anaconda 虚拟环境¶

conda activate paddle_env

1.2 其他环境检查¶

1.2.1 确认 Python 安装路径¶

确认您的 conda 虚拟环境和需要安装 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。

输出 Python 路径的命令为:

which python3

根据您的环境，您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为具体的 Python 路径

1.2.2 检查 Python 版本¶

使用以下命令确认版本

python3 --version

1.2.3 检查系统环境¶

确认 Python 和 pip 是 64bit，并且处理器架构是 x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构。下面的第一行输出的是”64bit”，第二行输出的是”x86_64（或 x64、AMD64）”即可：

python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

二、开始安装¶

本文档为您介绍 conda 安装方式

添加清华源（可选）¶

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:

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 --set show_channel_urls yes

根据版本进行安装¶

选择下面您要安装的 PaddlePaddle

CPU 版的 PaddlePaddle¶

如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装 CPU 版的 PaddlePaddle

conda install paddlepaddle==2.4.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

GPU 版的 PaddlePaddle¶

对于 CUDA 10.2，需要搭配 cuDNN 7.6.5(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=10.2 --channel

 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

对于 CUDA 11.2，需要搭配 cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c

 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

对于 CUDA 11.6，需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.6 -c

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

对于 CUDA 11.7，需要搭配 cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.7 -c

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA 和 CUDNN 的安装流程和配置方法，请见CUDA，cuDNN

三、验证安装¶

安装完成后您可以使用 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。

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环境准备： Linux 版本 (64 bit)。 CentOS 6 (不推荐，不提供编译出现问题时的官方支持)。 CentOS 7 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)。 Ubuntu 14.04 (不推荐，不提供编译出现问题时的官方支持)。 Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)。 Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6/11.7)。 Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10 (64 bit)。