PaddlePaddle踩坑指北系列——Linux安装（一）··

PaddlePaddle在Linux上的安装疑难解答
最新推荐文章于 2025-05-05 23:45:43 发布
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本文汇总了PaddlePaddle在Linux安装过程中遇到的问题，包括cuda9.0对应版本的选择、GPU安装失败的排查、CUDA driver版本不足的解决办法、CPU版本非法指令错误及nvidia-docker运行问题。提供了详细的解答和官方文档链接，帮助用户顺利安装PaddlePaddle。

本周我们精选出社区问答进行整理汇总，开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到任何技术难题，都可以到PaddlePaddle公众号FAQ专栏上寻求解决方案，希望能帮助新用户在Linux安装过程中解答疑惑。

 

1.问题：cuda9.0需要安装哪一个版本的paddle，安装包在哪？

  • 关键字：cuda 9.0
  • 问题描述：cuda9.0需要安装哪一个版本的paddle，安装包在哪，希望安装Fluid版本的Paddle，而不是旧版的Paddle
  • 问题解答：paddlepaddle-gpu使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.14.0版本

因此，pip install paddlepaddle-gpu即可。

可以参考安装说明文档：http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/0.14.0/new_docs/beginners_guide/install/install_doc.html#linuxpaddlepaddle

 2.问题：pip install paddlepaddle-gpu 安装fluid 版本报错

  • 关键字：GPU
  • 问题描述：使用pip install paddlepaddle-gpu命令在公司内部开发GPU机器上安装PaddlePaddle，安装信息如下：
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中间注意：如果系统支持的是 linux_x86_64 而安装包是 manylinux1_x86_64 ，需要升级pip版本到最新； 如果系统支持 manylinux1_x86_64 而安装包（本地）是 linux_x86_64， 可以重命名这个whl包为 manylinux1_x86_64 再安装。
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第一步：查看本机cuda版本 在终端输入： cat /usr/local/cuda/version.txt 这里有个误区，我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息，如下图，一个11.0一个11.1，也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。 第二步：安装cuda 如果cat的路径没有cuda就去官网下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttp.
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1. 查看设备先输入nvidia-smi，查看设备支持的最大cuda版本，选择官网中支持的cuda版本2. 下载CUDA并安装使用快捷键Ctrl+Alt+t打开终端，先输入nvcc -V,查看cuda版本在终端输入cat /proc/version查看设备ubuntu版本号根据设备版本选择合适的cuda版本选择后根据下方Installation Instructions的内容在终端输入这两行内容第一条语句进行下载第二条语句进行安装，选择Continue输入accept,按回车键。
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08-18 574
print(tf.config.list_physical_devices("GPU")) # ---- tf 2.x 版本测试。创建新的环境 conda create -n pythorch_tensorflow_paddle python=3.8。# print(tf.test.is_gpu_available()) # ---- tf 1.x 版本测试。如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
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weixin_42845306的博客
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首先放上github上的开源代码网址，里面的帮助文档说的非常详细： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/ 环境安装 python中环境使用pip安装： 在cmd里输入以下代码： python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 本人python版本3.7.3可以正常安装，后面的链接是百度自己的镜像源，下载速度飞快。 从最上面的Git
基于PaddlePaddle平台训练物体分类——猫狗分类
欢迎来到我的博客！聚焦人工智能、强化学习、深度学习、图像处理等热门领域，探索ROS操作系统、嵌入式开发、边缘计算的技术应用，分享前沿技术与实践经验。
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