- PaddlePaddle >= 2.4.0
- Python >= 3.6
- CUDA 10.2、11.2、11.6、11.7
说明:
- 更多CUDA版本可参考从源码编译。
- Jetson系列芯片可参考预编译好的Python、C++推理库。
说明:如果已安装Anaconda则无需再安装Miniconda。
Miniconda是一款小巧的Python环境管理工具,其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。MiniConda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。
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MiniConda安装教程
conda create -n paddle_env python=3.8
conda activate paddle_env
# 对于国内用户无法连接到 conda 官方源的可以按照以下命令添加清华源:
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 yes
说明:如果您的计算机有 NVIDIA® GPU,建议安装 GPU 版的 PaddlePaddle
# 对于 CUDA 10.2,需要搭配 cuDNN 7.6.5(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
# 对于 CUDA 11.2,需要搭配 cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
# 对于 CUDA 11.6,需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
# 对于 CUDA 11.7,需要搭配 cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN、TensorRT的安装流程和配置方法。
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- CUDA安装说明
- cuDNN安装说明
- TensorRT安装说明
- 更多CUDA版本可参考从源码编译。
- Jetson系列芯片可参考预编译好的Python、C++推理库。
说明:如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装 CPU 版的 PaddlePaddle
conda install paddlepaddle==2.4.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
# 输入python进入python解释器
python
# 在python解释器中输入
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。
# 输入quit()退出python解释器
quit()
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(PaddlePaddle其他安装指南)[https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html]
说明:如已下载Paddle3D源码可忽略这一步。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D
cd Paddle3D
pip install -r requirements.txt
pip install -e . # install in edit mode
以下是完整的基于conda安装Paddle3D的脚本,假设已经成功安装MiniConda或Anaconda,已安装CUDA 11.6。
# 创建虚拟环境
conda create -n paddle_env python=3.8
# 进入 conda 虚拟环境
conda activate paddle_env
# 添加清华源(可选)
# 对于国内用户无法连接到 conda 官方源的可以按照以下命令添加清华源:
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 yes
# 安装GPU版的PaddlePaddle
# 对于 CUDA 11.6,需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
# 下载Paddle3D代码
# 说明:如已下载Paddle3D源码可忽略这一步。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D
# 安装Paddle3D依赖
cd Paddle3D
pip install -r requirements.txt
# 安装Paddle3D
pip install -e . # install in edit mode