Linux下的Conda安装
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学，Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。Conda是一个开源包管理系统和环境管理系统，可在Windows、macOS和Linux上运行。
一、环境准备
在进行PaddlePaddle安装之前请确保您的Anaconda软件环境已经正确安装。软件下载和安装参见Anaconda官网(https://www.anaconda.com/)。在您已经正确安装Anaconda的情况下请按照下列步骤安装PaddlePaddle。
- conda 版本 4.8.3+ (64 bit)
1.1 创建虚拟环境
1.1.1 安装环境
首先根据具体的Python版本创建Anaconda虚拟环境，PaddlePaddle的Anaconda安装支持以下五种Python安装环境。
如果您想使用的python版本为2.7:
conda create -n paddle_env python=2.7如果您想使用的python版本为3.5:
conda create -n paddle_env python=3.5如果您想使用的python版本为3.6:
conda create -n paddle_env python=3.6如果您想使用的python版本为3.7:
conda create -n paddle_env python=3.7如果您想使用的python版本为3.8:
conda create -n paddle_env python=3.81.1.2进入Anaconda虚拟环境
for Windows
conda activate paddle_envfor MacOS/Linux
conda activate paddle_env1.2其他环境检查
1.2.1 确认您的conda虚拟环境和需要安装PaddlePaddle的Python是您预期的位置，因为您计算机可能有多个Python。进入Anaconda的命令行终端，输入以下指令确认Python位置。
在 Windows 环境下，输出 Python 路径的命令为:
where python在 MacOS/Linux 环境下，输出 Python 路径的命令为:
如果您使用python2：
which python如果您使用python3：
which python3根据您的环境，您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为 python 或者替换为具体的 Python 路径
1.2.2 检查Python版本
在 Windows 环境下，使用以下命令确认版本(Python2 应对应 2.7.15+，Python3 应对应 3.5.1+/3.6/3.7/3.8)
python --version在 MacOS/Linux 环境下
如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+:
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:
python3 --version1.2.3 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（或x64、AMD64）"即可：
在 Windows 环境下
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"在 MacOS/Linux 环境下
如果您使用Python2:
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"如果您使用Python3:
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"二、开始安装
本文档为您介绍conda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配合cuDNN v7.6+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)
- CUDA 工具包10.1/10.2配合cuDNN v7.6+(如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高)
- CUDA 工具包11.0配合cuDNN v8.0.4(如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高)
- GPU运算能力超过1.0的硬件设备
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
- CPU版的PaddlePaddle
- GPU版的PaddlePaddle
- CUDA9.0的PaddlePaddle
- CUDA10.0的PaddlePaddle
- CUDA10.1的PaddlePaddle
- CUDA10.2的PaddlePaddle
- CUDA11.0的PaddlePaddle
2.1 CPU版的PaddlePaddle
conda install paddlepaddle==2.0.0rc1 -c paddle2.2 GPU版的PaddlePaddle
- 如果您是使用 CUDA 9，cuDNN 7.6+，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 cudatoolkit=9.0 -c paddle- 如果您是使用 CUDA 10.0，cuDNN 7.6+，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 cudatoolkit=10.0 -c paddle- 如果您是使用 CUDA 10.1，cuDNN 7.6+，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 cudatoolkit=10.1 -c paddle- 如果您是使用 CUDA 10.2，cuDNN 7.6+，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 cudatoolkit=10.2 -c paddle- 如果您是使用 CUDA 11，cuDNN 8.0.4+，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 cudatoolkit=11.0 -c paddle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。
注意
对于国内用户无法连接到Anaconda官方源的可以按照以下命令添加清华源进行安装。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yescpu：
conda install paddlepaddle==2.0.0 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/gpu：
conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0 cudatoolkit=[cuda版本号] --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
