diff --git a/docs/install/pip/linux-pip.md b/docs/install/pip/linux-pip.md index 9d53dd647f8..d65356086f2 100644 --- a/docs/install/pip/linux-pip.md +++ b/docs/install/pip/linux-pip.md @@ -73,19 +73,21 @@ * 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装[CPU 版的 PaddlePaddle](#cpu) -* 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](#gpu) +* 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](#gpu)，依赖库环境版本要求如下： - * **CUDA 工具包 10.1 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高; 不支持使用 TensorRT)** + * **CUDA 工具包 10.1 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5）, 不支持使用 TensorRT** - * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11)** + * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5）, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11** - * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.2.3.4)** + * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.2.3.4** - * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4)** + * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4** - * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6)** + * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6** - * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需多卡支持，需配合 NCCL2.7 及更高；如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4)** + * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4** + + * **如需使用分布式多卡环境，需配合 NCCL>=2.7** * **GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备** @@ -163,7 +165,7 @@ 2.2.4 CUDA11.2 的 PaddlePaddle - cuDNN8.1.1: + 如果您只进行训练，可使用cuDNN8.1.1 版本的飞桨: ``` python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html ``` @@ -193,7 +195,7 @@ * 如果你使用的是安培架构的 GPU，推荐使用 CUDA11 以上。如果你使用的是非安培架构的 GPU，推荐使用 CUDA10.2，性能更优。 -* 请确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python。根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python3 替换为具体的 Python 路径。 +* 飞桨对于主流各python 版本均提供了对应的安装包，而您环境中可能有多个 Python，请确认你想使用的python 版本并下载对应的paddlepaddle 安装包。例如您想使用python3.7 的环境，则安装命令为python3.7 -m pip install paddlepaddle。 * 如果您需要使用清华源，可以通过以下命令 @@ -201,9 +203,12 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==[版本号] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` -* 上述命令默认安装`avx`的包。如果你的机器不支持`avx`，需要安装`noavx`的 Paddle 包，可以通过以下命令安装，仅支持 python3.8： +* 上述命令默认安装`avx`的包。如果你的机器不支持`avx`，需要安装`noavx`的 Paddle 包，判断你的机器是否支持`avx`，可以输入以下命令，如果输出中包含`avx`，则表示机器支持`avx` + ``` + cat /proc/cpuinfo | grep -i avx + ``` - 首先使用如下命令将 wheel 包下载到本地，再使用`python3 -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）： + 首先使用如下命令将 wheel 包下载到本地： * cpu、mkl 版本 noavx 机器安装： @@ -229,11 +234,9 @@ ``` python3 -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps ``` + + 再使用`python3 -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）。 - 判断你的机器是否支持`avx`，可以输入以下命令，如果输出中包含`avx`，则表示机器支持`avx` - ``` - cat /proc/cpuinfo | grep -i avx - ``` * 如果你想安装`avx`、`openblas`的 Paddle 包，可以通过以下命令将 wheel 包下载到本地，再使用`python3 -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）： @@ -242,8 +245,6 @@ ``` - - ## **三、验证安装** 安装完成后您可以使用 `python3` 进入 python 解释器，输入`import paddle` ，再输入 diff --git a/docs/install/pip/macos-pip.md b/docs/install/pip/macos-pip.md index 4fe5ed0371a..9f9cf290360 100644 --- a/docs/install/pip/macos-pip.md +++ b/docs/install/pip/macos-pip.md @@ -1,6 +1,6 @@ # MacOS 下的 PIP 安装 -The Python Package Index(PyPI)是 Python 的包管理器。本文档为你介绍 PyPI 安装方式。PyPI 下载详见 PyPI 官网（PyPI 官网设置链接：https://pypi.org/）。 +[The Python Package Index(PyPI)](https://pypi.org/)是 Python 的包管理器。本文档为你介绍 PyPI 安装方式，飞桨提供的 PyPI 安装包支持分布式训练（多机多卡）、TensorRT 推理功能。 ## 一、环境准备 diff --git a/docs/install/pip/windows-pip.md b/docs/install/pip/windows-pip.md index f904fd07320..d7eb8b995d7 100644 --- a/docs/install/pip/windows-pip.md +++ b/docs/install/pip/windows-pip.md @@ -55,15 +55,15 @@ * **CUDA 工具包 10.1 配合 cuDNN v7.6.5(不支持使用 TensorRT)** - * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN v7.6.5(如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11)** + * **CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN v7.6.5，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11** - * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1(如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4)** + * **CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.0.3.4** - * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1(如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.2.4.2)** + * **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.2.4.2** - * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0(如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6)** + * **CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6** - * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1(如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4)** + * **CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4** * **GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备** @@ -136,10 +136,10 @@ * 请确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python。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。 -* 上述命令默认安装`avx`的包。如果你的机器不支持`avx`，需要安装`noavx`的 Paddle 包，可以通过以下命令安装，仅支持 python3.8： - - 首先使用如下命令将 wheel 包下载到本地，再使用`python -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）： +* 上述命令默认安装`avx`的包。如果你的机器不支持`avx`，需要安装`noavx`的 Paddle 包。判断你的机器是否支持`avx`，可以安装[CPU-Z](https://www.cpuid.com/softwares/cpu-z.html)工具查看“处理器-指令集”。 + 首先使用如下命令将 wheel 包下载到本地，仅支持python3.8 + * cpu、mkl 版本 noavx 机器安装： ``` @@ -163,8 +163,8 @@ ``` python -m pip download paddlepaddle-gpu==2.4.0rc0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/noavx/stable.html --no-index --no-deps ``` - - 判断你的机器是否支持`avx`，可以安装[CPU-Z](https://www.cpuid.com/softwares/cpu-z.html)工具查看“处理器-指令集”。 + + 再使用`python -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称） * 如果你想安装`avx`、`openblas`的 Paddle 包，可以通过以下命令将 wheel 包下载到本地，再使用`python -m pip install [name].whl`本地安装（[name]为 wheel 包名称）：