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这人概念好像老是就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了一定量的关注,但真是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早已进入让其他同学让其他同学 生活的方方面面。深刻的影响了着让其他同学让其他同学 ,须要说,这是有十个 AI的时代。

真是早在2016 年 9 月,百度就开源了PaddlePaddle层厚学习框架,如可让我调慢就吸引了只是 来自百度外的参与者。相信有不少同学那我有着对这款又新鲜又强大的层厚学习框架蠢蠢欲动,真是有关PaddlePaddle的教程不太少,但百度官方就在PaddlePaddle的官网给出了一份全版的教程,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,可能性看着页面上凭空给出的代码及操作陷入懵逼。

真正从零随后结束了了,PaddlePaddle全版安倒入门图文教程!

而今天让其他同学让其他同学 要做的,如可让我带着所有哪几种几乎如此编程基础却很想学习PaddlePaddle的同学跨过这道坎。告诉让其他同学让其他同学 如可准备好使用PaddlePaddle进行编程所需的一切,以及如可看懂教程上的哪几种代码所代表的含义。

第一步,找一台计算机

首先,让其他同学让其他同学 第一步要有有十个 计算设备,俗话说巧妇难为无米之炊。如可我应该 租用云服务器,当然也须要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,我将申请有十个 百度云服务器。

让其他同学让其他同学 进入百度云官网,在产品中选着“云服务器BBC”。点击购买:

在购买时,云服务器类型选着“GPU实例”,可能性这人类型的云服务器都如此配置GPU。如可让我 “GPU实例”居于不可用情况表,是可能性该地区服务器可能性被租完,这就要在左上角选着这人地区的服务器集群,可能性更换“可用区”:

我换到了苏州的集群。下一步,在GPU型号的选着上,可能性老黄的那个条款,NVIDIA GeForce系列的GPU不允许用在商用层厚学习领域,只有这人人研究使用可能性玩游戏,只是 目前只有 4 种须要选:P40、P4、K40 和NVIDIA 层厚学习开发卡。让其他同学让其他同学 在参数上有本身差别,有十个 是计算能力,有十个 是缓显存。类式:P4 的单精度性能是5.5Tflops,P40 性能是12Tflops。可能性层厚学习主要使用单精度计算(真是除了天气预测,流体模拟,量子色动力学等极端科研项目,用到的总要单精度可能性半精度的运算),只是 这人指标在实际影响上在你训练时训练效率快慢的问题报告 图片。第十个 差别如可让我GPU显存,显存问题报告 图片真是优化的合理8G足够用,优化不合理,如可我应该 1000G总要爆显存。有的热用了 CNN,你随便做个内积内存就翻倍了肯定要炸的。

这人的一路默认就须要,可能性想用SSD,在存储层面点击“创建云磁盘”,选着”SSD云磁盘“,调整要花费的容量就须要,随后 会挂在在系统上:

可能性你我应该 从外网访问这人服务器,要选着“购买弹性公网IP”,实际如可让我如可我应该 的服务器分配有十个 公网IP,不然的话你只有从管理页面在网页上使用VNC远程连接。

随后 根据这人人的实际情况表填写服务器登录密码和购买时长。linux系统为root,windows系统为Administrator。整体如可让我这人样子:

付费依据 须要选预付费和后付费,可能性总要计算重度使用用户,使用后付费会便宜只是 ,以为他是按照使用量计费的。

付费完成后就须要在账户的“云服务器BCC-实例列表”里看过你的机器啦。默认名称是有十个 内部内部结构序号,可能性服务器多的话为了方便区分,须要在右边的按钮重新输入名称:

点击右侧的“VNC远程”须要从网页端连接到服务器的SHELL。

当然,让其他同学让其他同学 也须要在“监控”页面中找到服务器的IP地址,用XSHELL可能性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,如可让我为了方便,太少再老是打sudo和输入密码:

正确输入密码后就连接到服务器的shell了:

那我一台可用的服务器就准备好了。

可能性使用的如可让我这人人的机器的话,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有十个 国内的apt源,我找了有十个 清华的源:

执行如下操作,备份原文件后,新建有十个 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,如可让我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

可能性目前PaddlePaddle与python3 不兼容,只是 让其他同学让其他同学 要须要有十个 2. 7 版本的python。

让其他同学让其他同学 直接用apt下载就须要 apt-get install python。他默认是2. 7 版本。安装完成后进入到了等待图片模式,输入python须要看过是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 须要安装pip。Pip使用python的有十个 包管理工具,须要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 若如此报错则安装成功。

(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有本身依据 :

  1. 最简单的依据 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须要使用cudnn v2 随后 的任何有十个 版那我编译运行,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编译须要使用到下面的依赖(富含但不限于),这人的依赖软件,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|

首先我想吧源码从github上下载下来,如可让我进入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 .. #未必看漏上面有有十个 点,可能性你安装的如可让我GPU版本的话,如我应该 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 与否编译富含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。可能性开启会因为运行略慢,打印的日志变多,如可让我方便调试和测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

编译完成总要在build/python/dist目录下生成输出的whl包,须要选在在当前机器安装:

Make install

须要拷贝到目标机器安装:

pip install 目标路径/*.whl

可能性随后 机器上安装了旧版本的paddle,须要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的编译环境打包成有十个 镜像,称为开发镜像,上面富含了 PaddlePaddle须要的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打包成有十个 镜 像,称为生产镜像,上面富含了PaddlePaddle运行所需的所有环境。每次 PaddlePaddle发布新版本的随后 总要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。让其他同学让其他同学 会在 dockerhub.com 提供最新 的Docker镜像

使用Docker安装和运行PaddlePaddle须要太少再考虑依赖环境即可运行。如可让我也须要在Windows的docker中运行。 可能性你不了解docker的安装和基本操作,须要在这里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随后结束了了学习使用docker。

在了解Docker的基本使用依据 随后 ,即可随后结束了了下面的步骤:

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让其他同学让其他同学 使用。让其他同学让其他同学 使用paddle提供的有十个 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,须要从 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训练系统程序

运行PaddlePaddle Book

Jupyter Notebook是有十个 开源的web系统程序,让其他同学让其他同学 须要通过它制作和分享富含代码、公式、图表、文字的交互式文档。用户须要通过网页浏览文档。

PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的有十个 交互式的Jupyter Nodebook。 可能性您我应该 更深入了解deep learning,PaddlePaddle Book一定是您最好的选着。

让其他同学让其他同学 提供须要直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像,直接运行:

docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book

如可让我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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