深度学习入门：详解 Ubuntu 下 PaddlePaddle 源码编译安装

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-05-31 06:47 210阅读 0赞

PaddlePaddle 是百度开源的一个深度学习框架，Paddle 提供的 [Paddle book][] 对于那些深度学习入门的人简直再方便不过。

想用 Paddle 进行模型训练必然先进行安装，这篇文章主要详细的记录一下 Paddle cpu 和 gpu 的源码编译安装。 个人认为源码的方式最简单粗暴，而且透明。

### 内容 ###

*  安装依赖
 *  PaddlePaddle CPU 源码编译安装
 *  PaddlePaddle GPU 源码编译安装

### 在正式安装之前必须解决以下几个依赖问题 ###

Note❕ ⚠️⚠️⚠️ 这块非常关键，以下的依赖只要有一个不满足的话，肯定编译出问题！无论 cpu 还是 gpu 安装都得解决以下依赖。

#### 1.1 ####

用 gcc –version 命令 查看一下自己电脑上 gcc 的版本，如果低于 4.8， 那么请看[这篇文章][Link 1]将 gcc 进行升级到 4.8 以上。

#### 1.2 ####

用 cmake –version 查看 cmake 的版本，如果版本低于 3.0（对于 linux）3.4(对于 mac os)， 请升级自己电脑的 cmake 版本。以下的命令可以安装 cmake3.4。

curl -sSL https://cmake.org/files/v3.4/cmake-3.4.1.tar.gz | tar -xz && \
        cd cmake-3.4.1 && ./bootstrap && make -j4 && sudo make install && \
        cd .. && rm -rf cmake-3.4.1

#### 1.3 ####

用 python –version 查看以下自己的 python 是不是 python27， 一般情况，mac 和 linux 都自带 python27。

#### 1.4 ####

用 go version 命令查看自己电脑是否有 go 的环境，如果没有的话, 用 sudo apt-get install golang 这条命令来安装

#### 1.5 安装其他依赖 ####

$ sudo apt-get install -y git curl gfortran make build-essential automake swig libboost-all-dev
    $ sudo apt-get install -y python-pip python-numpy libpython-dev bison
    $ pip install --upgrade pip
    $ sudo pip install 'protobuf==3.1.0.post1' 
    $ sudo pip install wheel

### Paddle CPU 编译和安装 ###

#### 1. 从 [github][] 上把 Paddle 代码 clone 到本地 ####

$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git  paddle
    $ cd paddle

#### 2. cmake 生成 Makefile ####

$ mkdir build
    $ cd build
    $ cmake ..

> Note : 如果使用命令 `cmake ..` 来生成 makefile，最终的 paddle 会安装到/usr/local 下，如果想安装到其他路径（我们假定这个路径为 `$PADDLE_INSTALL_PATH`）, 我们可以这么写：   
> `cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$PADDLE_INSTALL_PATH`，这样最终编译的 paddle 会安装到 `$PADDLE_INSTALL_PATH`下。

#### 3. 编译安装 ####

$ make -j `nproc`
    $ sudo make install

> Note : 因为我使用的是默认安装路径，最终要再全局环境(`/usr/local`下)中生成文件，所以 make 时候得加 `sudo`。运行结束后，Paddle 已经编译完成，在我的电脑上会显示以下 log：

![20171102163250878][]

这就说明我们的 paddle 已经安装完成，我们可以用命令 paddle version 来查看是否安装成功:

$ paddle version
    PaddlePaddle 0.10.0, compiled with
        with_avx: OFF
        with_gpu: OFF
        with_mkldnn: OFF
        with_mklml: OFF
        with_double: OFF
        with_python: ON
        with_rdma: OFF
        with_timer: OFF

#### 4. 安装 Paddle python 接口 ####

根据上一步骤的 log 可以看出，通过`make install`后， 生成了一个`/usr/local/opt/paddle/share/wheels/paddlepaddle-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl`文件。 运行以下命令进行 paddle python 安装：

$ sudo pip install -U  /usr/local/opt/paddle/share/wheels/paddlepaddle-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

#### 5. 测试 ####

$ python
    >>>  import paddle.v2 as paddle

如果没有出现 `ImportError: No module named paddle`，那恭喜，你已成功编译安装 paddle for cpu。

#### 6. 跑一个 demo ####

从 github 上 clone paddle book 中的代码：

$ cd ~/
    $ git clone https://github.com/PaddlePaddle/book.git  paddle_book
    $ cd paddle_book/01.fit_a_line
    $ python train.py

### Paddle GPU 编译和安装 ###

#### 1. 安装 CUDA 和 cuDNN ####

安装 CUDA 8.0

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends
    $ wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"
    $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
    $ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get install cuda

安装 cuDNN5.1

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
    $ sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
    $ rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

#### 2. 编译安装（和 cpu 过程一样） ####

$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git  paddle_gpu
    $ cd paddle_gpu
    $ mkdir build
    $ cd build
    $ cmake .. 
    $ make -j `nproc`
    $ sudo make install
    $ sudo pip install -U  /usr/local/opt/paddle/share/wheels/paddlepaddle-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

#### 3. 测试 ####

$ paddle version
    PaddlePaddle 0.10.0, compiled with
        with_avx: OFF
        with_gpu: ON
        with_mkldnn: OFF
        with_mklml: OFF
        with_double: OFF
        with_python: ON
        with_rdma: OFF
        with_timer: OFF

可以看出 `with_gpu` 是 `ON` 的状态

#### 4. Run a Demo ####

从 github 上 clone paddle book 中的代码：

$ cd ~/
    $ git clone https://github.com/PaddlePaddle/book.git  paddle_book
    $ cd paddle_book/01.fit_a_line
    $ export WITH_GPU=1
    $ python train.py

到这里，paddle 的编译安装已经说的差不多了，不过因为每个人的机器环境不一样，很可能你按照上述的方法去安装时候还会遇到问题，可以在下方留言，或者去[这里][Link 2]提 issue，paddle 的同志们回复还是很快的。

最后, 非常推荐去看一下 [paddle book][Paddle book]，对想入门深度学习的筒子来说，这个 book 能能让你快速的了解学习深度学习在图像 nlp 以及推荐领域的应用！

[Paddle book]: http://book.paddlepaddle.org/index.cn.html
[Link 1]: http://www.cnblogs.com/loveidea/p/4384837.html
[github]: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
[20171102163250878]: /images/20220531/89d36dd26a7d4496ade7d6fcb63f9ac2.png
[Link 2]: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues