引言
PaddlePaddle作为国内首个深度学习框架,最近发布了更加强大的Fluid1.2版本, 增加了对Windows环境的支持,全面支持了Linux、Mac、 Windows三大环境。PaddlePaddle在功能完备的基础上,也尽量秉承易学易用的特点,在Windows的安装方面,体现了一键式的特点,大部分情况下,只需要一条简单的命令就可以完成安装。用户在使用的过程中可能会面对安装和编译方面的问题,下面就从这两个方面来分别说明。
安装
在深度学习框架上, Python语言由于本身的易用性和丰富的类库,被众多深度学习框架作为了应用方面的首选,PaddlePaddle也将Python语言作为了自己的应用语言,如下介绍在Python下怎么安装PaddlePaddle。
1.系统检查
PaddlePaddle目前支持Windows7,8,10系列的专业和企业版本,且只支持64位的操作系统。PaddlePaddle目前支持的Python版本覆盖了2.7,3.5,3.6,3.7版本,基本上包含了目前主流使用的所有python版本,可以通过如下方式检查操作系统和python版本情况
如笔者自己的系统就显示了如上信息。
2.拉取安装包的方式
PaddlePaddle可以选择通过pip命令在线或离线安装,下面展示一下如何离线下载安装包。
PaddlePaddle的安装包已经放到了python官方支持的发布渠道上,打开https://pypi.org/ 网站,按图中所示输入Paddlepaddle,
用户将会得到当前所有的PaddlePaddle安装包,根据系统和Python版本号选择对应版本即可
3.安装过程
如果是在线安装,用户直接输入 pip install paddlepaddle即可正常安装。如果是离线安装,用户输入 pip install paddlepaddle_xxx.whl 包也可以完成安装。
通常情况下pip命令伴随Python安装包一起已经得到安装,如果用户发现自己没有安装pip,可以到https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ ,按照提示安装pip即可。
如果出现错误,用户可以检查
请使用管理员权限账户操作(比如Administrator账号),并确保使用64位Python(查看系统检查章节)
通过 控制面板 – 账号 – 管理用户账号 即可看到如上界面。
4.安装完成检查
安装完成后,用户可以打开Python命令,输入如下语句,
如果出现错误,用户可以检查PaddlePaddle依赖python的动态库,如果当前Python没有选择安装到环境变量,则可能出现找不到依赖库的情况,用户可以在如下图中加入环境路径,再次启动即可。
编译
不想自己做编译的用户可以直接跳过此节。
1.前期准备
1)环境检查:当前Paddle的编译只支持window10 专业/企业版本。2)工具准备
2.1 请安装Visual Studio 2015 update3版本。
2.2请到 https://cmake.org/download/ 下载cmake 3.0及以上版本 安装
2.3请到 https://git-scm.com/download/win 下载git安装
2.4请到 https://www.python.org/ 下载python安装,请注意当前支持版本为2.7,3.5,3.6,3.7
*请到 https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 下载pip安装
*请运行 pip install protobuf numpy wheel
2. 编译过程
PaddlePaddle的编译过程需要保证网络可用,因为部分依赖包需要通过网络环境获取。PaddlePaddle编译需要访问 https://github.com/
1)用户需要到https://github.com/paddlepaddle/paddle 下载源代码,选择 release 1.2 分支,下载zip包或者 通过命令
git clone https://github.com/paddlepaddle/paddlecd paddlegit checkout release /1.2
2)在源代码目录下,建一个build子目录并进入3)运行
注释:
a.其中PYTHONINCLUDEDIRS指的是python的include目录,比如 c:\Python35\include\b.其中PYTHONLIBRARY指定是pythonxx.lib所在的目录,比如c:\Python35\libs\c.其中PYTHONEXECUTABLE指的是python.exe,比如c:\Python35\ python.exed.其中DWITHFLUIDONLY=ON指的是paddlepaddle在windows下只支持fluid版本e.其中WITHGPU=OFF指的是paddlepaddle当前只支持CPUf.其中WITHTESTING=OFF指的是关闭测试g.其中CMAKEBUILDTYPE=Release指的是只支持Release编译h.其中-G "Visual Studio 14 2015 Win64"指的是只支持VS2016的64bit编译
4) 目录下会生成paddle.sln文件,用Visual Studio 2015打开,选择64位Release模式,开始编译。
编译完成检查
1. 检查方法
如果编译过程不出错则表明编译成功,用户可以到 build\python\dist 目录下查找对应的生成 whl 文件。
2. 常见编译问题
【问】为什么我的paddle.sln文件没有生成?【答】请按编译过程要求检查是安装了指定的软件和版本
【问】编译过程中为什么出现ssl一类的网络错误?【答】编译过程需要访问网络,请检查系统代理和网络连通情况。
【问】whl文件为什么没有生成?【答】请按编译过程要求检查python的变量是否正确设置。
训练模型检测
1.导入网络
PaddlePaddle在使用方面为了贴合用户需求,尽量做到了将复杂的概念简化,深度学习用户将网络结构会理解为多个层结构的叠加,相对应的,PaddlePaddle也对应的有了层的封装。在定义网络方面,用户可以统一使用fluid.layers里面定义好的结构,来方面的构建一个神经网络结构,比如
2. 定义训练和预测函数
下面可以定义预测函数和训练函数,示例
3. 执行训练和预测
接着可以简单调用上面定义函数,训练过程会产生输出,用户可以自定义输出目录,在后面的预测过程中,加载训练输出的模型
程序将输出预测结果,比如在笔者的环境中输出为(仅作参考,用户环境可能有出入)非常欢迎您为PaddlePaddle贡献文档,我们的文档在PaddlePaddle/FluidDoc (https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc) 中统一管理,如您对PaddlePaddle有任何问题,也非常欢迎您在此Repo提交Issue,您的反馈是我们进步的动力!
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