史上最详细的PaddlePaddle从安装到部署、从桌面到服务器

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AI一点 概念好像三个白 劲就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了少量的关注,但未必看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入亲戚亲戚亲们生活的方方面面。深刻的影响了着亲戚亲戚亲们,可不时需说,这是另三个白 AI的时代。

未必早在2016 年 9 月,百度就开源了PaddlePaddle波特率学习框架,假使 调快就吸引了一点一点来自百度外的参与者。相信有不少同学另另三个白 有着对这款又新鲜又强大的波特率学习框架蠢蠢欲动,未必有关PaddlePaddle的教程不没办法 来越多,但百度官方就在PaddlePaddle的官网给出了一份详细的教程,包括其API和函数文档。不过它仍然是有门槛的,尤其是对于对计算机及编程环境搭建了解不深的同学,导致 看着页面上凭空给出的代码及操作陷入懵逼。

真正从零结束英语 ,PaddlePaddle详细安装入 门图文教程!

而今天亲戚亲戚亲们要做的,一点一点带着所哪些地方地方地方几乎没办法 编程基础却很想学习PaddlePaddle的同学跨过这道坎。告诉亲戚亲戚亲们如保准备好使用PaddlePaddle进行编程所需的一切,以及如保看懂教程上的哪些地方地方代码所代表的含义。

第一步,找一台计算机

首先,亲戚亲戚亲们第一步要有另三个白 计算设备,俗话说巧妇难为无米之炊。随后租用云服务器,当然也可不时需利用你手上现有的计算机和服务器。在这里为了使初始安装环境纯净,我将申请另三个白 百度云服务器。

亲戚亲戚亲们进入百度云官网,在产品中取舍“云服务器BBC”。点击购买:

在购买时,云服务器类型取舍“GPU实例”,导致 一点类型的云服务器都没办法 配置GPU。有随后“GPU实例”存在不可用情況,是导致 该地区服务器导致 被租完,这就要在左上角取舍一点地区的服务器集群,导致 更换“可用区”:

我换到了苏州的集群。下一步,在GPU型号的取舍上,导致 老黄的那个条款,NVIDIA GeForce系列的GPU不允许用在商用波特率学习领域,还都完会 了当事人研究使用导致 玩游戏,一点一点目前还都完会 了 4 种可不时需选:P40、P4、K40 和NVIDIA 波特率学习开发卡。亲戚亲们在参数上有有三种差别,另三个白 是计算能力,另三个白 是缓显存。这类:P4 的单精度性能是5.5Tflops,P40 性能是12Tflops。导致 波特率学习主要使用单精度计算(未必除了天气预测,流体模拟,量子色动力学等极端科研项目,用到的时需单精度导致 半精度的运算),一点一点一点 指标在实际影响上在你训练时训练波特率快慢的大大问题 。第三个白差别一点一点GPU显存,显存大大问题 未必优化的合理8G足够用,优化不合理,随后200G时需爆显存。有的热用了 CNN,你随便做个内积内存就翻倍了肯定要炸的。

一点的一路默认就可不时需,导致 想用SSD,在存储层面点击“创建云磁盘”,取舍”SSD云磁盘“,调整最少的容量就可不时需,之时需挂在在系统上:

导致 你随后从外网访问一点 服务器,要取舍“购买弹性公网IP”,实际一点一点随后的服务器分配另三个白 公网IP,不然的话你还都完会 了从管理页面在网页上使用VNC远程连接。

随后根据当事人的实际情況填写服务器登录密码和购买时长。linux系统为root,windows系统为Administrator。整体一点一点一点 样子:

付费最好的方法可不时需选预付费和后付费,导致 时需计算重度使用用户,使用后付费会便宜一点一点,以为他是按照使用量计费的。

付费完成后就可不时需在账户的“云服务器BCC-实例列表”里就看你的机器啦。默认名称是另三个白 内部管理序号,导致 服务器多的话为了方便区分,可不时需在右边的按钮重新输入名称:

点击右侧的“VNC远程”可不时需从网页端连接到服务器的SHELL。

当然,亲戚亲戚亲们也可不时需在“监控”页面中找到服务器的IP地址,用XSHELL导致 PUTTY等工具链接到服务器,在这用XSHELL演示一下:

连接:

接受并保存主机密钥。Linux用户名初始为root,建议使用root,一点一点为了方便,不想三个白 劲打sudo和输入密码:

正确输入密码后就连接到服务器的shell了:

另另三个白 一台可用的服务器就准备好了。

导致 使用的一点一点当事人的机器的话,请确保机器环境与以上一致

第二步

拿到shell后第一步当然是要换另三个白 国内的apt源,我找了另三个白 清华的源:

执行如下操作,备份原文件后,新建另三个白 原文件:(关注简书作者:高斯纯牛奶 https://www.jianshu.com/p/b2766173d754  查看源代码)

输入后 按下esc,假使 按下英文半角的冒号“:”,后输入wq,回车,就保存了。

最后别忘了输入apt-get update更新一下源文件

导致 目前PaddlePaddle与python3 不兼容,一点一点亲戚亲戚亲们要时需另三个白 2. 7 版本的python。

亲戚亲戚亲们直接用apt下载就可不时需 apt-get install python。他默认是2. 7 版本。安装完成后进入到了等候模式,输入python可不时需就看是2. 7 版:

(关注简书作者:高斯纯牛奶 https://www.jianshu.com/p/b2766173d754  查看源代码)

安装完毕

随后时需安装pip。Pip使用python的另三个白 包管理工具,可不时需用它方便地直接下载安装python包。

输入 apt-get install python-pip 安装,他会默认安装python默认的2. 7 版本对应的PIP管理器

安装完成后,输入pip -V来查看pip的版本

安装完成后,进入python,输入import numpy as py 若没办法 报错则安装成功。

(关注简书作者:高斯纯牛奶 https://www.jianshu.com/p/b2766173d754  查看源代码)

下面进入安装PaddlePaddle阶段。

安装PaddlePaddle有有三种最好的方法:

  1. 最简单的最好的方法当然是用pip包管理器安装

  2. 编译源码安装

  3. 在docker中安装

1.1 用pip直接安装:

pip install -i https://pypi.douban.com/simple paddlepaddle==0.11.0

1.2 安装gpu版本前提是安装了CUDA和cudnn5,CUDA官方支持的是cuda7. 5 和cuda8。Cuddn加速的话PaddlePaddle可不时需使用cudnn v2 随后的任何另三个白 版另另三个白 编译运行,但推荐使用它目前所支持的最高版本最新版本的cudnn5):

pip install -i https://pypi.douban.com/simple paddlepaddle-gpu==0.11.0

2:从源码中编译

编译依赖:

PaddlePaddle编译时需使用到下面的依赖(带有但不限于),一点的依赖软件,会自动在编译时下载。

PaddlePaddle编译依赖

|依赖 | 版本 | 说明|

|CMake| >=3.5| |

|GCC | 4.8.2 |推荐使用CentOS的devtools2|

|Python| 2.7.x |依赖libpython2.7.so|

|pip |>=9.0 | |

|numpy |||

|SWIG| >=2.0||

|Go |>=1.8 |可选|

首先我可不时需 吧源码从github上下载下来,假使 进入paddle文件目录

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git  cd Paddle #进入paddle文件目录  mkdir build #创建编译文件夹  cd build #进入编译文件夹  cmake -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF .. #何必 看漏中间有另三个白 点,导致 你安装的一点一点GPU版本的话,如随后支持GPU,请在编译参数DWITH_GPU设置为ON

以下是cmake -D参数支持的所有编译选项:

  • WITH_GPU 与否 支持GPU。 取决于与否 寻找到CUDA工具链

  • WITH_DOUBLE 与否 使用双精度浮点数。 否

  • WITH_DSO 与否 运行时动态加载CUDA动态库,而非静态加载CUDA动态库。 是

  • WITH_AVX 与否 编译带有AVX指令集的PaddlePaddle二进制文件 是

  • WITH_PYTHON 与否 内嵌PYTHON解释器。方便今后的嵌入式移植工作。 是

  • WITH_STYLE_CHECK 与否 编译时进行代码风格检查 是

  • WITH_RDMA 与否 开启RDMA 否

  • WITH_TIMER 与否 开启计时功能。导致 开启会导致 运行略慢,打印的日志变多,假使 方便调试和测Benchmark 否

  • WITH_TESTING 与否 开启单元测试 取决于与否 寻找到GTEST

  • WITH_DOC 与否 编译中英文文档 否

  • WITH_SWIG_PY 与否 编译PYTHON的SWIG接口,该接口可用于预测和定制化训练 取决于与否 寻找到SWIG

make

编译完成时需在build/python/dist目录下生成输出的whl包,可不时需选在在当前机器安装:

Make install

可不时需拷贝到目标机器安装:

pip install 目标路径/*.whl

导致 随后机器上安装了旧版本的paddle,可不时需利用编译的二进制包,使用-U参数来升级安装:

pip install 目标路径/*.whl -U

(关注简书作者:高斯纯牛奶 https://www.jianshu.com/p/b2766173d754  查看源代码)

在docker中安装

百度把PaddlePaddle的编译环境打包成另三个白 镜像,称为开发镜像,中间带有了 PaddlePaddle时需的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打包成另三个白 镜 像,称为生产镜像,中间带有了PaddlePaddle运行所需的所有环境。每次 PaddlePaddle发布新版本的随后时需发布对应版本的生产镜像以及开发镜像。运 行镜像包括纯CPU版本和GPU版本以及其对应的非AVX版本。亲戚亲们会在 dockerhub.com 提供最新 的Docker镜像

使用Docker安装和运行PaddlePaddle可不时需不想考虑依赖环境即可运行。假使 也可不时需在Windows的docker中运行。 导致 你不了解docker的安装和基本操作,可不时需在这里http://docker-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest/ 找到中文版的docker手册,找到你对应的操作系统结束英语 学习使用docker。

在了解Docker的基本使用最好的方法随后,即可结束英语 下面的步骤:

执行下面的命令来下载PaddlePaddle的 Docker镜像,默认是cpu出版本的:

docker pull paddlepaddle/paddle

但镜像的默认地址依旧是国外的,为了方便在国内的开发者下载Docker镜像,百度提供了国内的镜像服务器供亲戚亲戚亲们使用。亲戚亲戚亲们使用paddle提供的另三个白 国内的服务器下载:

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle

下载GPU版本(cuda8.0_cudnn5_avx_mkl)的Docker镜像:

docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu #默认

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-gpu #推荐使用

下载使用不同的BLAS库的Docker镜像:

默认是使用MKL的镜像

docker pull paddlepaddle/paddle

使用OpenBLAS的镜像

docker pull paddlepaddle/paddle:latest-openblas

下载指定版本的Docker镜像,可不时需从 DockerHub网站 获取可选的tag,并执行下面的命令:

docker pull paddlepaddle/paddle:[tag]

比如:

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle:0.11.0-gpu

在Docker中执行PaddlePaddle训练线程池池

运行PaddlePaddle Book

Jupyter Notebook是另三个白 开源的web线程池池,亲戚亲戚亲们可不时需通过它制作和分享带有代码、公式、图表、文字的交互式文档。用户可不时需通过网页浏览文档。

PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的另三个白 交互式的Jupyter Nodebook。 导致 您随后更深入了解deep learning,PaddlePaddle Book一定是您最好的取舍。

亲戚亲戚亲们提供可不时需直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像,直接运行:

docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book

假使 在浏览器中输入以下网址:

http://localhost:8888/

皆可打开Jupyter Notebook客户页面

作者:高斯纯牛奶

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