文档简介：
申威下从源码编译
环境准备
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处理器：SW6A
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操作系统：普华, iSoft Linux 5
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Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8 (64 bit)
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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。
安装步骤
本文在申威处理器下安装 Paddle，接下来详细介绍各个步骤。
源码编译
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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
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.gitcd Paddle
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切换到develop分支下进行编译：
git checkout develop
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Paddle 依赖 cmake 进行编译构建，需要 cmake 版本>=3.15，检查操作系统源提供 cmake 的版本，使用源的方式直接安装 cmake, apt install cmake, 检查 cmake 版本, cmake --version, 如果 cmake >= 3.15 则不需要额外的操作，否则请修改 Paddle 主目录的CMakeLists.txt, cmake_minimum_required(VERSION 3.15) 修改为 cmake_minimum_required(VERSION 3.0).
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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。
pushd /opt wget http://www.netlib.org/blas/blas-3.8.0.tgz wget http://www.netlib.org/blas/blast-forum/cblas.tgz tar xzf blas-3.8.0.tgz tar xzf cblas.tgz pushd BLAS-3.8.0 make popd pushd CBLAS # 修改 Makefile.in 中 BLLIB 为 BLAS-3.8.0 的编译产物 blas_LINUX.a make pushd lib export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$PWD ln -s cblas_LINUX.a libcblas.a cp ../../BLAS-3.8.0/blas_LINUX.a . ln -s blas_LINUX.a libblas.a popd popd popd -
根据requirments.txt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。
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请创建并进入一个叫 build 的目录下：
mkdir build && cd build
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链接过程中打开文件数较多，可能超过系统默认限制导致编译出错，设置进程允许打开的最大文件数：
ulimit -n 4096
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执行 cmake：
具体编译选项含义请参见编译选项表
CBLAS_ROOT=/opt/CBLAS
For Python2:
cmake .. -DPY_VERSION=2 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python2` -DWITH_MKL=OFF -DWITH_TESTING=OFFFor Python3:
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=${CBLAS_ROOT} -
-DWITH_CRYPTO=OFF -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_SW=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" -
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON -DREFERENCE_CBLAS_ROOT=${CBLAS_ROOT} -
-DWITH_CRYPTO=OFF -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_SW=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" -
编译。
make -j$(nproc)
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编译成功后进入Paddle/build/python/dist目录下找到生成的.whl包。
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在当前机器或目标机器安装编译好的.whl包：
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。
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 ，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
wget -O profile.tar https://paddle-cetc15.bj.bcebos.com/profile.tar?authorization=bce-auth-v1
/4409a3f3dd76482ab77af112631f01e4/2020-10-09T10:11:53Z/-1/host/786789f3445f498c6a1fd
4d9cd3897ac7233700df0c6ae2fd78079eba89bf3fb
tar xf profile.tar && cd profile
python resnet.py --model_file ResNet50_inference/model --params_file ResNet50_inference/params
# 正确输出应为：[0.0002414 0.00022418 0.00053661 0.00028639 0.00072682 0.000213 #
0.00638718 0.00128127 0.00013535 0.0007676 ]
python mobilenetv1.py --model_file mobilenetv1/model --params_file mobilenetv1/params
# 正确输出应为：[0.00123949 0.00100392 0.00109539 0.00112206 0.00101901 0.00088412 #
0.00121536 0.00107679 0.00106071 0.00099605]
python ernie.py --model_dir ernieL3H128_model/ # 正确输出应为：[0.49879393 0.5012061 ]
