Windows下的PIP安装

一、环境准备

1.1目前飞桨支持的环境

  • Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

    • GPU版本支持CUDA 9.0/10.0/10.1/10.2/11.0，且仅支持单卡

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6+/3.7+/3.8+ (64 bit)

  • pip 版本 20.2.2+ (64 bit)

1.2如何查看您的环境

  • 可以通过【控制面板】-【系统和安全】-【系统】查看本机的操作系统和位数信息：

  • 确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python

    1. where python

  • 需要确认python的版本是否满足要求

    • 如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+

      1. python --version

    • 如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7/3.8

      1. python3 --version

  • 需要确认pip的版本是否满足要求，要求pip版本为20.2.2+

    • 如果您是使用 Python2

      1. python -m ensurepip
      1. python -m pip --version

    • 如果您是使用 Python 3

      1. python3 -m ensurepip
      1. python3 -m pip --version

  • 需要确认Python和pip是64bit，并且处理器架构是x86_64（或称作x64、Intel 64、AMD64）架构，目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是”64bit”，第二行输出的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可：

    • 如果您是使用 Python 2

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

    • 如果您是使用 Python 3

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

  • 默认提供的安装包需要计算机支持MKL

  • 当前版本暂不支持NCCL，分布式等相关功能

  • 如果您对机器环境不了解，请下载使用快速安装脚本，配套说明请参考这里。

二、开始安装

本文档为您介绍pip安装方式

首先请您选择您的版本

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

  • 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle

    • CUDA 工具包9.0/10.0/10.1/10.2 配合 cuDNN v7.6.5+

    • CUDA 工具包11.0配合cuDNN v8.0.4

    • GPU运算能力超过3.0的硬件设备

    • 注：目前官方发布的windows安装包仅包含 CUDA 9.0/10.0/10.1/10.2/11.0，不包含 CUDA 9.1/9.2，如需使用，请通过源码自行编译。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

根据版本进行安装

确定您的环境满足条件后可以开始安装了，选择下面您要安装的PaddlePaddle

2.1 CPU版的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2.2 GPU版的PaddlePaddle

2.2.1 CUDA9.0的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post90 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post90 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

2.2.2 CUDA10.0的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

2.2.3 CUDA10.1的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

2.2.4 CUDA10.2的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

2.2.5 CUDA11的PaddlePaddle

  • 如果您是使用 Python 2

    1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 如果您是使用 Python 3

    1. python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

  • 注：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html此命令将安装支持CUDA 10.2(配合cuDNN v7.4+)的PaddlePaddle。

上述命令默认安装avx的包，如果希望安装noavx的包，请使用 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable/noavx.html。 例如安装支持CUDA 10.2的noavx的PaddlePaddle，请使用

  1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable/noavx.html

如果你想安装联编tensorrt的Paddle包，请使用

  1. python -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable/tensorrt.html

三、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。

四、如何卸载

请使用以下命令卸载PaddlePaddle：

  • CPU版本的PaddlePaddle: python -m pip uninstall paddlepaddle

  • GPU版本的PaddlePaddle: python -m pip uninstall paddlepaddle-gpu