当前位置: 首页 > news >正文

[paddle]paddlepaddle官方安装命令合集

官方最新安装命令:

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html

历史命令:

V2.4

环境支持

  • Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10

PIP安装方式

Windows 安装

GPU版本支持CUDA 10.2/11.2/11.6/11.7,且仅支持单卡

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.6
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.7
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

MacOS 安装

该版本MacOS不支持GPU版本

# CPU only
python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux 安装

# CPU only
python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 10.2
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 11.2
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.6
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.7
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle
conda install paddlepaddle==2.4.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
  • gpu版本paddlepaddle

CUDA 10.2,cuDNN 7.6.5(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 11.2,cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

CUDA 11.6,cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

CUDA 11.7,cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

conda install paddlepaddle==2.4.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

V2.3

环境支持

  • Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10

PIP安装方式

Windows 安装

GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6,且仅支持单卡

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 11.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.6
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

MacOS 安装

该版本MacOS不支持GPU版本

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux 安装

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# CUDA 11.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.6
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle
conda install paddlepaddle==2.3.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
  • gpu版本paddlepaddle

CUDA 10.1,cuDNN 7.6.5+(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 10.2,cuDNN 7.6.5+(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 11.2,cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

CUDA 11.6,cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

conda install paddlepaddle==2.3.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

V2.2

环境支持

  • Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9
  • pip 或 pip3 版本 20.2.2+(64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2,且仅支持单卡

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post110 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

MacOS 安装

macOS 版本 10.x/11.x (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)

Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)

Ubuntu 20.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)

CentOS 版本 (64 bit)

CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post110 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post110 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle
conda install paddlepaddle==2.2.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
  • gpu版本paddlepaddle

CUDA 10.1,cuDNN 7.6.5+(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 10.2,cuDNN 7.6.5+(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 11.2,cuDNN 8.1.1(多卡环境下 NCCL>=2.7):

conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

conda install paddlepaddle==2.2.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

V2.1

环境支持

  • Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9
  • pip 或 pip3 版本 20.2.2+(64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2,且仅支持单卡

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post110 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

MacOS 安装

macOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2)

Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2)

CentOS 版本 (64 bit)

CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2)

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post110 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# CUDA 11.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.3.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle
conda install paddlepaddle==2.1.3 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
  • gpu版本paddlepaddle

CUDA 10.1,cuDNN 7.6.5+:

conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 10.2,cuDNN 7.6.5+:

conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

CUDA 11.2,cuDNN 8.1.1+:

conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

conda install paddlepaddle==2.1.3 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

V2.0

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 20.2.2+(64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/10.0/10.1/10.2/11.0,且仅支持单卡

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # CUDA 9.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post90 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html

MacOS 安装

macOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2)**

Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1/10.2/11.0)

CentOS 版本 (64 bit)

CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2, 仅支持单卡)

CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1/10.2/11.0, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

# CPU only
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 9.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post90 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html# CUDA 10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# CUDA 11.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle -c paddle
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.6+:

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=9.0 -c paddle

    CUDA10.0、cuDNN 7.6+:

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0 -c paddle

    CUDA10.1、cuDNN 7.6+:

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.1 -c paddle

    CUDA10.2、cuDNN 7.6+:

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.2 -c paddle

    CUDA11、cuDNN 8.0.4+:

    conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=11.0 -c paddle

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle -c paddle

V1.8

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0,且仅支持单卡

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

MacOS 安装

MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

​ Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

​ Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)

​ Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

CentOS 版本 (64 bit)

​ CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)

​ CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.8.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.8.5
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.8.5 cudatoolkit=9.0

    CUDA10.0、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.8.5 cudatoolkit=10.0

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.8.5

V1.7

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0,且仅支持单卡

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

MacOS 安装

MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

​ Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

​ Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)

​ Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

CentOS 版本 (64 bit)

​ CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)

​ CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.7.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.7.2
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.7.2 cudatoolkit=9.0

    CUDA10.0、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.7.2 cudatoolkit=10.0

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.7.2

V1.6

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0,且仅支持单卡

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

MacOS 安装

MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

​ Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

​ Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)

​ Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

CentOS 版本 (64 bit)

​ CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)

​ CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.6.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.6.3
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.6.3 cudatoolkit=9.0

    CUDA10.0、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.6.3 cudatoolkit=10.0

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.6.3

V1.5

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0,且仅支持单卡

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

MacOS 安装

MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

​ Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

​ Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)

​ Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

CentOS 版本 (64 bit)

​ CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)

​ CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.5.2
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.5.2 cudatoolkit=9.0

    CUDA10.0、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.5.2 cudatoolkit=10.0

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.5.2

V1.4

环境支持

  • Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7(64 bit)
  • pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (64 bit)

PIP安装方式

Windows 安装

Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)

GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0,且仅支持单卡

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

MacOS 安装

MacOS 版本 10.11/10.12/10.13/10.14 (64 bit)

该版本MacOS不支持GPU版本

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Linux 安装

Ubuntu 版本 (64 bit)

​ Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

​ Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1)

​ Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.0/10.1)

CentOS 版本 (64 bit)

​ CentOS 6 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 仅支持单卡)

​ CentOS 7 (GPU版本支持CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1, 其中CUDA 9.1仅支持单卡)

  • cpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  • gpu版本paddlepaddle

    python2:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    python3:

    python3 -m pip install paddlepaddle==1.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Conda安装方式

Windows/Linux 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.4.1
  • gpu版本paddlepaddle

    CUDA9、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.4.1 cudatoolkit=9.0

    CUDA10.0、cuDNN 7.3+:

    conda install paddlepaddle-gpu==1.4.1 cudatoolkit=10.0

MacOS 安装

  • cpu版本paddlepaddle

     conda install paddlepaddle==1.4.1

 

相关文章:

[paddle]paddlepaddle官方安装命令合集

官方最新安装命令: https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html 历史命令: V2.4 环境支持 Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10 PIP安装方式 Windows 安装 GPU版本支持CUDA 10.2/11.…...

使用JS实现一个简单的观察者模式(Observer)

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 手撸Observer⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅:探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅!这个专栏是为那些对Web开发感兴趣、刚刚踏入前端领…...

智能井盖传感器:高效守护城市道路安全

近年来,井盖出问题导致事故的报道时有发生,但却容易被公众所忽视。井盖作为城市基础设施的一部分,主要用于保护下方的供水管道、下水道以及电信线缆等。然而,由于长时间使用、缺乏维护、设计不合理等原因,井盖出现问题…...

pycharm创建py文件时自动添加基础信息--模板

在图片中加入下面基本信息,这些基本信息可以自己定义: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Time : ${DATE} ${TIME} # Author : supermps # File : ${NAME}.py # Software : ${PRODUCT_NAME} import logging import math import w…...

Notpad++常用正则表达式替换案例集锦

1、在每行的开头加上单引号 2、在每行的结尾加上单引号 3、“删除”某个关键字之前字符串 原始字符串: 注:仅保留含有"[条件日志]:"之后的内容,“日志:”前面的内容“删除”掉,即替换为“”。 4、“删除”某个关键字…...

DGA行为转变引发了对网络安全的担忧

Akamai的研究人员发现,在域名系统(DNS)流量数据中,动态种子域生成算法(DGA)家族的行为发生了令人担忧的变化。这一发现揭示了恶意行为者如何调整他们的策略来延长他们的指挥与控制(C2)通信通道的寿命,以保护他们的僵尸网络。 从技术角度来看…...

微信小程序开发---页面导航

目录 一、页面导航的概念 二、页面导航的实现 (1)声明式导航 1、概念 2、导航到tabBar页面 3、导航非tabBar页面 4、后退导航 (2)编程式导航 1、导航到tabBar页面 2、导航到非tabBar页面 3、后退导航 三、导航传参 &…...

torch.nn中的L1Loss和MSELoss

我们打开Pytorch官网,找到torch.nn中的loss function,进去如下图所示。 L1LOSS 我们先来看看 L1LOSS 损失函数的使用。下图是官网给出的描述。 L1loss有两种方式,一种是将所有误差累加作为总损失,另一种是将所有误差累加之后求平…...

Speech | 语音处理,分割一段音频(python)

本文主要是关于语音数据在处理过程中的一些脚本文件以及实例,所有代码只需要更改所需处理的文件路径,输出路径等,全部可运行。 目录 所需环境 方法1:将一整段音频按时间批量切成一个一个音频 方法2:将一整段音频按…...

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(三):Python容器:1、列表List详解(初始化、索引、切片、更新、删除、常用函数、拆包、遍历)

目录 一、前言 二、实验环境 三、Python容器(Containers) 0、容器介绍 1、列表(List) 1. 初始化 a. 创建空列表 b. 使用现有元素初始化列表 c. 使用列表生成式 d. 复制列表 2. 索引和切片 a. 索引 b. 负数索引 c. 切…...

【C++笔记】C++string类模拟实现

【C笔记】Cstring类模拟实现 一、实现模型和基本接口1.1、各种构造和析构1.2、迭代器 二、各种插入和删除接口2.1、插入接口2.2、删除接口2.3、resize接口 三、各种运算符重载3.1、方括号运算符重载3.2、各种比较运算符重载 四、查找接口4.1、查找字符4.2、查找子串 五、流插入…...

操作系统之课后习题——引论

(一)简答题 1.在计算机系统上配置OS的目标是什么?作用主要表现在哪几个方面? 答: 在计算机系统上配置OS,主要目标是实现:方便性、有效性、可扩充性和开放性; OS的作用主要表现在以下…...

【PHP代码审计】反序列化漏洞实战

文章目录 概述资源下载地址Typecho代码审计-漏洞原理call_user_func()_applyFilter()、get()与__get__toString()__construct()install.php POC利用漏洞利用复现利用链执行phpinfo()GET利用POST利用 getshell生成payload漏洞利用蚁剑连接 总结 概述 序列化,“将对象…...

Socks5 与 HTTP 代理在网络安全中的应用

目录 Socks5和HTTP代理在网络安全中的应用。 Socks5代理和HTTP代理的优点和缺点。 选择合适的代理IP需要考虑的因素: 总结 在网络安全领域中,Socks5和HTTP代理都扮演着重要的角色。作为两种不同的代理技术,它们在网络安全中的应用各有特点…...

进阶C语言-指针的进阶(中)

指针的进阶 📖5.函数指针📖6.函数指针数组📖7.指向函数指针数组的指针📖8.回调函数 📖5.函数指针 数组指针 - 指向数组的指针 - 存放的是数组的地址 - &数组名就是数组的地址。 函数指针 - 指向函数的指针 - 存放的…...

保姆级-微信小程序开发教程

一,注册微信小程序 如果你还没有微信公众平台的账号,请先进入微信公众平台首页,点击 “立即注册” 按钮进行注册。注册的账号类型可以是订阅号、服务号、小程序以及企业微信,我们选择 “小程序” 即可。 接着填写账号信息&#x…...

数据库-DQL

DQL:用来查询数据库表中的记录 关键字:SELECT 语法: select:字段列表 from:表名列表 where:条件列表 group by:分组列表 having:分组后条件列表 order by:排序字段列表…...

19 螺旋矩阵

螺旋矩阵 题解1 循环&#xff08;4个标志——根据顺时针&#xff09;题解2 方向 给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix &#xff0c;请按照 顺时针螺旋顺序 &#xff0c;返回矩阵中的所有元素。 提示&#xff1a; - m matrix.length - n matrix[i].length - 1 < m, n <…...

数据结构与算法:概述

目录 算法 评价标准 时间的复杂度 概念 推导原则 举例 空间的复杂度 定义 情形 运用场景 数据结构 组成方式 算法 在数学领域&#xff0c;算法是解决某一类问题的公式和思想&#xff1b; 计算机科学领域&#xff0c;是指一系列程序指令&#xff0c;用于解决特定的…...

顺序表详解

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;江池俊的博客⏩ 收录专栏&#xff1a;数据结构探索&#x1f449;专栏推荐&#xff1a;✅C语言初阶之路 ✅C语言进阶之路&#x1f4bb;代码仓库&#xff1a;江池俊的代码仓库&#x1f525;编译环境&#xff1a;Visual Studio 2022&#x1f38…...

Chapter03-Authentication vulnerabilities

文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法

基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容&#xff1a;参考网站&#xff1a; PID算法控制 PID即&#xff1a;Proportional&#xff08;比例&#xff09;、Integral&#xff08;积分&…...

ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问

在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上&#xff0c;你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行&#xff1a; sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享&#xff0c;例如/shared&#xff1a; sudo mkdir /shared sud…...

STM32标准库-DMA直接存储器存取

文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA&#xff08;Direct Memory Access&#xff09;直接存储器存取 DMA可以提供外设…...

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)

本期内容并不是很难&#xff0c;相信大家会学的很愉快&#xff0c;当然对于有后端基础的朋友来说&#xff0c;本期内容更加容易了解&#xff0c;当然没有基础的也别担心&#xff0c;本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件&#xff1a;yakit&#xff08;因为经过之前好多期…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...

Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器

一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发&#xff0c;其初衷是为了满足他自己的一个项目需求&#xff0c;即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源&#xff0c;Redis凭借其简单易用、…...

MySQL 8.0 事务全面讲解

以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解&#xff0c;涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容&#xff0c;并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解 一、事务的核心概念&#xff08;ACID&#xff09; 事务是…...

Mysql故障排插与环境优化

前置知识点 最上层是一些客户端和连接服务&#xff0c;包含本 sock 通信和大多数jiyukehuduan/服务端工具实现的TCP/IP通信。主要完成一些简介处理、授权认证、及相关的安全方案等。在该层上引入了线程池的概念&#xff0c;为通过安全认证接入的客户端提供线程。同样在该层上可…...

Python学习(8) ----- Python的类与对象

Python 中的类&#xff08;Class&#xff09;与对象&#xff08;Object&#xff09;是面向对象编程&#xff08;OOP&#xff09;的核心。我们可以通过“类是模板&#xff0c;对象是实例”来理解它们的关系。 &#x1f9f1; 一句话理解&#xff1a; 类就像“图纸”&#xff0c;对…...