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环境准备

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我们提供了两种配置PaddlePaddle、PaddleClas环境的方法，第一种需要基于 docker 手动配置，您可以根据提供的命令更灵活的配置您的环境，详情请见1. 手动配置PaddlePaddle, PaddleClas环境。第二种方式是我们将 PaddlePaddle、PaddleClas 相关的环境已配置到一个 docker 镜像中，您可以直接拉取使用，详情请见2. 快速创建PaddlePaddle, PaddleClas环境。

1. 手动配置PaddlePaddle, PaddleClas环境

1.1 安装PaddlePaddle

目前，PaddleClas 要求 PaddlePaddle 版本 >=2.3。 建议使用Paddle官方提供的 Docker 镜像运行 PaddleClas，有关 Docker、nvidia-docker 的相关使用教程可以参考链接。

1.1.1 使用Paddle官方镜像

  • 切换到工作目录下，例如工作目录为/home/Projects，则运行命令:
cd /home/Projects
  • 创建 docker 容器

下述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器，并将当前工作目录映射到容器内的 /paddle 目录。

# 对于 GPU 用户
sudo nvidia-docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash

# 对于 CPU 用户
sudo docker run --name ppcls -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash

注意：

  • 首次使用该镜像时，下述命令会自动下载该镜像文件，下载需要一定的时间，请耐心等待；

  • 上述命令会创建一个名为 ppcls 的 Docker 容器，之后再次使用该容器时无需再次运行该命令；

  • 参数 --shm-size=8G 将设置容器的共享内存为 8 G，如机器环境允许，建议将该参数设置较大，如 64G；

  • 您也可以访问 DockerHub ，手动选择需要的镜像；

  • 退出/进入 docker 容器：

    • 在进入 Docker 容器后，可使用组合键 Ctrl + P + Q 退出当前容器，同时不关闭该容器；
    • 如需再次进入容器，可使用下述命令：
    sudo Docker exec -it ppcls /bin/bash

1.1.2 在现有环境中安装paddle

您也可以用pip或conda直接安装paddle，详情请参考官方文档中的快速安装部分。

1.1.3 安装验证

使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。

import paddle
paddle.utils.run_check()

查看 PaddlePaddle 版本的命令如下：

python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

注意：

  • 从源码编译的 PaddlePaddle 版本号为 0.0.0，请确保使用 PaddlePaddle 2.3 及之后的源码进行编译；
  • PaddleClas 基于 PaddlePaddle 高性能的分布式训练能力，若您从源码编译，请确保打开编译选项 WITH_DISTRIBUTE=ON。具体编译选项参考 编译选项表；
  • 在 Docker 中运行时，为保证 Docker 容器有足够的共享内存用于 Paddle 的数据读取加速，在创建 Docker 容器时，请设置参数 --shm-size=8g，条件允许的话可以设置为更大的值。

1.2 克隆 PaddleClas

从 GitHub 下载：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git -b develop

如果访问 GitHub 网速较慢，可以从 Gitee 下载，命令如下：

git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git -b develop

1.3 安装 PaddleClas 及其 Python 依赖库

  • [建议] 直接安装 PaddleClas：
pip install paddleclas
  • 如需使用 PaddleClas develop 分支体验最新功能，或是需要基于 PaddleClas 进行二次开发，请本地构建安装，命令如下：
pip install -v -e .

2. 快速创建PaddlePaddle, PaddleClas环境

我们也提供了包含最新 PaddleClas 代码的 docker 镜像，并预先安装好了所有的环境和库依赖，您只需要拉取并运行docker镜像，无需其他任何额外操作，即可开始享用 PaddleClas 的所有功能。

在Docker Hub中获取这些镜像及相应的使用指南，包括CPU、GPU、ROCm 版本。

如果您对自动化制作docker镜像感兴趣，或有自定义需求，请访问PaddlePaddle/PaddleCloud做进一步了解。

备注：当前的镜像中的 PaddleClas 代码默认使用最新的 release/2.4 分支。