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学习之路(1)PaddlePaddle的安装
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Paddle框架 文章深度学习模型训练 11799 21
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环境
Windows系统的安装在Windows上安装Docker容器
在Windows上安装Ubuntu
使用pip安装
使用Docker安装
从源码编译生成安装包在本地编译生成安装包
在Docker编译生成安装包
编译Docker镜像
测试安装环境
最后提示
项目代码
参考资料


环境

系统:Ubuntu 16.0.4(64位)
处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU
内存:8G

Windows系统的安装

PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。

在Windows上安装Docker容器
首先下载Docker容器的工具包DockerToolbox,笔者使用这个安装包不仅仅只有Docker,它还包含了VirtualBox虚拟机,使用者工具包我们就不用单独去安装VirtualBox虚拟机了,DockerToolbox的官网下载地址:

https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
1
下载之后,就可以直接安装了,双击安装包,开始安装

选择安装路径,笔者使用默认的安装路径

然后安装所依赖的软件,因为笔者之前在电脑上已经安装了git,所以在这里就不安装了,其他都要勾选

这一步不用修改什么,让程序为我们创建一个桌面快捷键

最后就可以安装了,等待一小段时间即可

到这里就安装完成了

安装完成之后,如果直接启动Docker的话,有可能可能会卡在这里,因为还有下载一个boot2docker.iso镜像,网速比较慢的话就可能一直卡在这里。所以我们还要镜像下一步操作

(default) No default Boot2Docker ISO found locally, downloading the latest release...
(default) Latest release for github.com/boot2docker/boot2docker is v17.12.1-ce
(default) Downloading C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso from https://github.com/boot2docker/boot2docker/releases/download/v17.12.1-ce/boot2docker.iso...


在下载DockerToolbox的时候,这个工具就已经带有boot2docker.iso镜像了。并且存在DockerToolbox安装的路径上,笔者的路径是:

C:\Program Files\Docker Toolbox\boot2docker.iso
我们把这个镜像复制到用户目录\.docker\machine\cache\,如笔者的目录如下:

C:\Users\15696\.docker\machine\cache\
复制完成之后,双击桌面快捷方式Docker Quickstart Terminal,启动Docker,命令窗口会输出以下信息:

Running pre-create checks...
Creating machine...
(default) Copying C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso to C:\Users\15696\.docker\machine\machines\default\boot2docker.iso...
(default) Creating VirtualBox VM...
(default) Creating SSH key...
(default) Starting the VM...
(default) Check network to re-create if needed...
(default) Windows might ask for the permission to create a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Found a new host-only adapter: "VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter #3"
(default) Windows might ask for the permission to configure a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Windows might ask for the permission to configure a dhcp server. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Waiting for an IP...


最后看到Docker的logo就表示成功安装Docker容器了

 

                        ##         .
                  ## ## ##        ==
               ## ## ## ## ##    ===
           /"""""""""""""""""\___/ ===
      ~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~~ ~ /  ===- ~~~
           \______ o           __/
             \    \         __/
              \____\_______/

docker is configured to use the default machine with IP 192.168.99.100
For help getting started, check out the docs at https://docs.docker.com

Start interactive shell

15696@ɵ MINGW64 ~
$


到这就可以使用Docker来安装PaddlePaddle了,具体请看本文章中关于Docker使用PaddlePaddle部分

在Windows上安装Ubuntu
在Windows上在Ubuntu就要先安装虚拟机,虚拟机有很多,笔者使用的是开源的VirtualBox虚拟机,VirtualBox的官网:

https://www.virtualbox.org/
安装完成VirtualBox虚拟机之后,进入到VirtualBox虚拟机中点击新建,创建一个系统

选择分配的内存,我这里只是分配了2G,如果正式使用PaddlePaddle训练模型,这远远不够,读者可以根据需求分配内存

创建一个虚拟硬盘

选择默认的VDI硬盘文件类型

这里最好是选择动态分配硬盘,这样虚拟机会根据实际占用的空间大小使用电脑本身的磁盘大小,这样会减少电脑空间的占用率的。如果是固定大小,那么创建的虚拟机的虚拟硬盘一开始就是用户设置的大小了。

这里就是选择虚拟硬盘大小的,最后分配20G以上,笔者分配30G,应该够用。

然后选择刚才创建的Ubuntu系统,点击设置,这系统中取消勾选软驱,然后点击存储,选择Ubuntu镜像,笔者使用的是64位Ubuntu 16.04 桌面版的镜像

最后就可以启动安装Ubuntu了。选择我们创建的Ubuntu系统,点击启动
进入到开始安装界面,为了方便使用,笔者选择中文版的

为了安装之后不用在安装和更新应用,笔者勾选了安装Ubuntu时下载更新,这样在安装的时候就已经更新应用了

然后是选安装的硬盘,因为我们使用的自己创建的整一个硬盘,所以我们可以直接选择青春整个硬盘并安装Ubuntu,这里就不用考虑分区和挂载问题了

选择所在的位置,这没什么要求的,笔者随便选择一个城市

然后是选择键盘的布局,通常的键盘布局都是英语(美国)

创建Ubuntu的用户名称和密码

最后就是安装了,这个安装过程可能有点久,耐心等待

安装完成之后就可以在Windows系统上使用Ubuntu系统了,我们再使用Ubuntu来学习和使用PaddlePaddle做深度学习了。最好安装完成之后,把在存储中设置的Ubuntu镜像移除

在本篇文章之后部分都是在Ubuntu上操作,我们都可以使用Ubuntu这虚拟机来完成。
如果读者使用的是Windows 10,可以使用Windows系统自带的Linux子系统,安装教程可以看我之前的文章Windows10安装Linux子系统

使用pip安装

如果你还没有在pip命令的话,首先要安装pip,要确保安装的pip版本是大于9.0.0的,否则可能无法安装paddlepaddle。
安装pip命令如下:

sudo apt install python-pip


安装之后,还有看一下pip的的版本pip --version,如果版本低于9.0.0,那要先升级pip,先要下载一个升级文件,命令如下:

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py


下载完成之后,可以使用这个文件安装最新的pip了

python get-pip.py


安装pip就可以动手安装paddlepaddle了。如果权限不够,请在root下执行命令

pip install paddlepaddle


现在就测试看看paddlepaddle有没有,在python的命令终端中试着导入paddlepaddle包:

import paddle.v2 as paddle


如果没有报错的话就证明paddlepaddle安装成功了

使用Docker安装

为什么要使用Docker安装paddlepaddle呢,Docker是完全使用沙箱机制的一个容器,在这个容器安装的环境是不会影响到本身系统的环境的。通俗来说,它就是一个虚拟机,但是它本身的性能开销很小。在使用Docker安装paddlepaddle前,首先要安装Docker,通过下面的命令就可以安装了:

sudo apt-get install docker
1
安装完成之后,可以使用docker --version查看Docker的版本,如果有显示,就证明安装成功了。可以使用docker images查看已经安装的镜像。
一切都没有问题之后,就可以用Docker安装paddlepaddle了,命令如下:

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle


在这里不得不说的是,这个安装过程非常久,也许是笔者的带宽太小了。安装完成后,可以再使用docker images命令查看安装的镜像,应该可以 看到类似这样一个镜像,名字和TAG会相同,其他信息一般不同

docker.paddlepaddlehub.com/paddle latest 2b1ae16d846e 27 hours ago 1.338 GB


从源码编译生成安装包

我们的硬件环境都有很大的不同,官方给出的pip安装包不一定是符合我们的需求,比如笔者的电脑是不支持AVX指令集的,在官方中没找到这个的安装包(也行现在已经有了),所以我们要根据自己的需求来打包一个自己的安装包

在本地编译生成安装包
1. 安装依赖环境
在一切开始之前,先要安装好依赖环境,下面表格是官方给出的依赖环境

依赖
版本
说明
GCC
4.8.2
推荐使用CentOS的devtools2
CMake
>=3.2

Python
2.7.x
依赖libpython2.7.so
pip
>=9.0

numpy


SWIG
>=2.0

Go
>=1.8
可选
1.1 安装GCC
一般现在的Ubuntu都是高于个版本了,可以使用gcc --version查看安装的版本。比如笔者的是4.8.4,如果你的是版本是低于4.8.2的就要更新一下了

sudo apt-get install gcc-4.9


1.2 安装CMake
先要从官网下CMake源码

wget https://cmake.org/files/v3.8/cmake-3.8.0.tar.gz


解压源码

tar -zxvf cmake-3.8.0.tar.gz


依次执行下面的代码

# 进入解压后的目录
cd cmake-3.8.0
# 执行当前目录的bootstrap程序
./bootstrap
# make一下
make
# 开始安装
sudo make install


查看是否安装成功,cmake --version,如果正常显示版本,那已经安装成功了。
1.3 安装pip
关于安装pip9.0.0以上的版本,在上面的使用pip安装部分已经讲了,这里就不在熬述了
1.4 安装numpy
安装numpy很简单,一条命令就够了

sudo apt-get install python-numpy


顺便多说一点,matplotlib这个包也经常用到,顺便安装一下

sudo apt-get install python-matplotlib


1.5 安装SWIG
执行下面代码安装SWIG,安装成功之后,使用swig -version检查安装结果

sudo apt-get install -y git curl gfortran make build-essential automake swig libboost-all-dev


1.6 安装Go
官方说可选择,那看情况吧,如果像安装安装吧,笔者顺便安装了,就一条代码的事情,老规则go version

sudo apt-get install golang


到这里,依赖环境就已经安装好了,准备安装paddlepaddle

2.首先要在GitHub上获取paddlepaddle源码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git


3.然后输以下命令

# 进入刚下载的Paddle里面
cd Paddle
# 创建一个build文件夹
mkdir build
# 进入build文件夹里
cd build
# 这就要选好你的需求了,比如笔者没有使用GPU,不支持AVX,为了节省空间,我把测试关闭了,这样会少很多空间。最后不要少了..
cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_AVX=OFF -DWITH_TESTING=OFF
# 最后make,生成你想要的安装包,这个可能很久,一定要有耐心
make


经过长久的make之后,终于生成了我们想要的安装包,它的路径在Paddle/build/python/dist下,比如笔者在该目录下有这个安装包paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl,你的命名可能不是这个。之后就可以安装了,使用pip安装:

# 请切入到该目录
cd build/python/dist/
# 每个人的安装包名字可能不一样。如果权限不够,请在root下执行命令
pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl


这个我们就已经安装了paddlepaddle,现在就测试看看paddlepaddle有没有安装成功了,在python的命令终端中试着导入paddlepaddle包:

import paddle.v2 as paddle


如果没有报错的话就证明paddlepaddle安装成功了

在Docker编译生成安装包
使用Docker就轻松很多了,有多轻松,看一下便知
1.首先要在GitHub上获取paddlepaddle源码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git


2.切入到项目的根目录下

cd Paddle


3.生成安装包
下面一行代码,提醒一下,这个过程非常长,一定要有耐心,顺便把编译测试关了,减少空间

docker run -it -v $PWD:/paddle -e "WITH_GPU=OFF" -e "WITH_AVX=OFF" -e "-DWITH_TESTING=OFF" docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev bash -x /paddle/paddle/scripts/docker/build.sh



同样会在Paddle/build/python/dist下生成一个安装包,这对比在本地生成的安装包,是不是要简单很多,没错这就是Docker强大之处,所有的依赖环境都帮我们安装好了,现在只要安装这个安装包就行了:

# 请切入到该目录
cd build/python/dist/
# 每个人的安装包名字可能不一样。如果权限不够,请在root下执行命令
pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl


同样我们要测试看看paddlepaddle有没有安装成功了,在python的命令终端中试着导入paddlepaddle包:

import paddle.v2 as paddle


如果没有报错的话就证明paddlepaddle安装成功了

编译Docker镜像

如果你比较喜欢使用Docker来运行你的paddlepaddle代码,但是有没有你想要的镜像,这是就要自己来制作一个Docker镜像了,比如笔者的电脑是不支持AVX指令集的,还只有CPU,那么我就要一个不用AVX指令集和使用CPU训练的镜像。好吧,我们开始吧
1.我们要从GitHub下载源码:

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git


2.安装开发工具到 Docker image里

# 切入到Paddle目录下
cd Paddle
# 下载依赖环境并创建镜像,别少了最后的.
docker build -t paddle:dev .


有可能它不能够命名为paddle:dev,我们可以对他从重新命名,ID要是你镜像的ID

# docker tag <镜像对应的ID> <镜像名:TAG>
例如:docker tag 1e835127cf33 paddle:dev


3.编译

# 这个编译要很久的,请耐心等待
docker run --rm -e WITH_GPU=OFF -e WITH_AVX=OFF -v $PWD:/paddle paddle:dev


安装完成之后,使用docker images查看刚才安装的镜像

测试安装环境

我们就使用官方给出的一个例子,来测试我们安装paddlepaddle真的安装成功了
1.创建一个记事本,命名为housing.py,并输入以下代码:

import paddle.v2 as paddle

# Initialize PaddlePaddle.
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)

# Configure the neural network.
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())

# Infer using provided test data.
probs = paddle.infer(
    output_layer=y_predict,
    parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
    input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])

for i in xrange(len(probs)):
    print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)


2.执行一下该代码
在本地执行代码请输入下面的命令

python housing.py


在Docker上执行代码的请输入下面的代码

docker run -v $PWD:/work -w /work -p 8899:8899 docker.paddlepaddle.org/paddle python housing.py


-v命令是把本地目录挂载到docker镜像的目录上,-w设置该目录为工作目录,-p设置端口号,使用到的镜像是在使用Docker安装部分安装的镜像docker.paddlepaddle.org/paddle

3.终端会输出下面类似的日志

I0116 08:40:12.004096     1 Util.cpp:166] commandline:  --use_gpu=False --trainer_count=1 
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/fit_a_line.tar/fit_a_line.tar not found, downloading https://github.com/PaddlePaddle/book/raw/develop/01.fit_a_line/fit_a_line.tar
[==================================================]
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/uci_housing/housing.data not found, downloading https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
[==================================================]
Predicted price: $12,316.63
Predicted price: $13,830.34
Predicted price: $11,499.34
Predicted price: $17,395.05
Predicted price: $13,317.67
Predicted price: $16,834.08
Predicted price: $16,632.04


如果没有成功运行该代码,报错信息如下,说明安装的paddlepaddle版本过低,请安装高版本的paddlepaddle

I0116 13:53:48.957136 15297 Util.cpp:166] commandline:  --use_gpu=False --trainer_count=1
Traceback (most recent call last):
  File "housing.py", line 13, in 
    parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
AttributeError: 'module' object has no attribute 'model'


最后提示

有很多学习者会出现明明安装完成PaddlePaddle了,但是在PaddlePaddle的时候,在初始化PaddlePaddle这一行代码出错

paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)


这个多数是读者的电脑不支持AVX指令集,而在PaddlePaddle的时候,安装的是支持AVX指令集的版本,所以导致在初始化PaddlePaddle的时候报错。所以在安装或者编译PaddlePaddle安装包时,要根据读者电脑本身的情况,选择是否支持AVX指令集。查看电脑是否支持AVX指令集,可以在终端输入以下命令,输出Yes表示支持,输出No表示不支持

if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi


项目代码

GitHub地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle

参考资料

http://paddlepaddle.org/
https://pip.pypa.io/en/stable/
http://www.runoob.com/
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138489.htm
https://www.jianshu.com/p/c6264cd5f5c7

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全部评论(21)
时间顺序
小帅丶
#2 回复于2018-03

你就是那个作者吗?

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荒墨丶迷失
#3 回复于2018-03

教程很详细呀  但是排版不是那么好 对了 我装了Docker 打开就报错呢~

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goJhou
#4 回复于2018-03

这个系列可以跟一跟了哈哈哈

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荒墨丶迷失
#5 回复于2018-03
goJhou #4
这个系列可以跟一跟了哈哈哈

哈哈哈 之前我们还想着怎么系列呢 发现早有大神了 学习~

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goJhou
#6 回复于2018-03
哈哈哈 之前我们还想着怎么系列呢 发现早有大神了 学习~

是的是的,你的AI也有戏了

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荒墨丶迷失
#7 回复于2018-03
goJhou #6
是的是的,你的AI也有戏了

你的AI就是我的AI  一起AI更happy

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goJhou
#8 回复于2018-03
你的AI就是我的AI  一起AI更happy

我啊,学习计划已经乱的一塌糊涂了

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风搅火
#9 回复于2018-03

很详细,可以试一下

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人间月天
#10 回复于2018-04

很详细的教程呢,有耐心。

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爱上主丽叶
#11 回复于2018-05

对着教程,亦步亦趋啊。可是装虚拟机那么费劲,不如装个mac系统来的划算啊。

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三丰末日计划
#12 回复于2018-05

我的笔记本支持axv但是报错ImportError: libmklml_intel.so: cannot open shared object file: No such file or directory这个文件去那里搞

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夜雨飘零1
#13 回复于2018-05
你就是那个作者吗?

本人是作者,你就是小帅吧。原文章链接:https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/79071926

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夜雨飘零1
#14 回复于2018-05
我的笔记本支持axv但是报错ImportError: libmklml_intel.so: cannot open shared object file: No such file or directory这个文件去那里搞
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你先升级PaddlePaddle,可以在路径/usr/local/lib下看到这个文件的

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夜雨飘零1
#15 回复于2018-05
教程很详细呀  但是排版不是那么好 对了 我装了Docker 打开就报错呢~

原文章链接:https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/79071926

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夜雨飘零1
#16 回复于2018-05
对着教程,亦步亦趋啊。可是装虚拟机那么费劲,不如装个mac系统来的划算啊。

干脆双系统吧

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A
AIStudio783316
#17 回复于2018-06

这个写的还不错,很详细

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如何世代为天子
#18 回复于2018-07

有点不一样啊

 

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夜雨飘零1
#19 回复于2018-07
有点不一样啊  

请问有什么不一样你?除了格式

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荒墨丶迷失
#22 回复于2018-11

这个在mac上装还是win系统呢?

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goJhou
#23 回复于2018-11
这个在mac上装还是win系统呢?

他都说到了,ubuntu和win

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