安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程

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mob6454cc6f27a3 2024-02-08 06:49:05

文章标签 paddle pytorch 深度学习 anaconda CUDA 文章分类 NLP 人工智能

Environment Requirements
•	PaddlePaddle 2.1 (Get API support)
•	OS: 64-bit（Going to run 64-bit programs）
•	Python 3(3.5.1+/3.6/3.7/3.8/3.9)，64-bit version
•	pip/pip3(9.0.1+)，64-bit version （Get environment support）
•	CUDA >= 10.1 （NVIDIA GPU Parallel Computing Framework）
•	cuDNN >= 7.6 （NVIDIA GPU acceleration library）

新手小白用anaconda安装paddlepaddle教程~

一、安装Anaconda

https://www.anaconda.com/download/ 选择对应的版本下载安装，推荐装在其他盘上，占内存较大，在安装的时候一定要勾选添加环境变量。

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_anaconda

二.cuda安装

对于本地使用GPU训练模型的时候光有显卡驱动是不够的，还需要CUDA来支持，看飞浆paddlepaddle要求的cuda版本以及显卡能支持的最高版本是否冲突。

飞浆：

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_pytorch_02

显卡：

桌面右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_CUDA_03

显卡最高支持CUDA版本为11.1.96，飞浆最低要求版本为10.1.我选择安装了10.1版本的。下载链接：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_CUDA_04

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打开cuda_10.1.105_418.96_win10.exe安装包
提示的是临时解压路径，完成安装会自动删除，不要和安装路径重复，否则会安装失败

同意并继续->精简->下一步->…->安装完成 添加系统变量：右键计算机->属性->高级系统设置->高级->环境变量
在系统环境变量中添加两个变量：（如果已经有了就不用加了）

变量名：CUDA_PATH
变量值：CUDA安装地址（默认：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1）
变量名：CUDA_PATH_V10_1
变量值：CUDA安装地址（默认：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1）

添加完两个变量后，为系统变量的 path 添加2个值：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp

安装测试

打开cmd输入nvcc -V 输出以下内容表示CUDA安装成功

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_paddle_06

三、安装cuDNN

网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 要先注册账号，然后下载，下载cuDNN的时候要和CUDA的版本对应

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_深度学习_07

cuDNN下载完成后，解压，将解压后的三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 ，既完成。

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_anaconda_08

安装paddlepaddle不等于安装paddlenlp吗 paddlepaddle安装教程_pytorch_09

四、安装PaddlePaddle

（一）、安装准备

1. 新建一个虚拟环境。
打开Anaconda Prompt，输入
conda create -n paddle python=3.7说明：-n是代表创建的环境名称 python=3.7表示该环境使用3.7版本python

2.完成之后激活环境，配置paddle
conda update --all 更新完成…
3.进入Anaconda虚拟环境
activate paddle

4.查看python位置
where python D:\develop\anaconda\envs\paddle\python.exe
D:\develop\anaconda\python.exe
C:\Users\ws\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe
根据您的环境，您可能需要将说明中所有命令行中的 python 替换为具体的 Python 路径

5.检查Python版本
python --version Python 3.7.11

6.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：
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())" 64bit
AMD64

（二）、开始安装

GPU版的PaddlePaddle
• 如果您是使用 CUDA 10.1，cuDNN 7 (cuDNN版本>=7.6.5)，安装GPU版本的命令为:

conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

• 如果您是使用 CUDA 10.2，cuDNN 7 (cuDNN版本>=7.6.5)，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ • 如果您是使用 CUDA 11.2，cuDNN 8 (cuDNN版本>=8.1.1)，安装GPU版本的命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge