PaddlePaddle踩坑指北系列——Linux安装（一）

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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机器的CUDA信息如下：

按照官网安装：pip install paddlepaddle-gpu 执行import paddle.fluid as fluid 失败

奇怪的是，同样的环境下，上周运行成功，这周确运行失败，求解答

•    解决方法：这通常是GPU显存不足导致的，请检查一下机器的显存，确保显存足够后再尝试import paddle.fluid

3.问题：CUDA driver version is insufficient

•    关键字：CUDA insufficient

•    问题描述：在使用PaddlePaddle GPU的Docker镜像的时候，出现Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

•    问题解答：通常出现Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version, 原因在于没有把机器上CUDA相关的驱动和库映射到容器内部。

•    解决方法：使用nvidia-docker, 命令只需要将docker换为nvidia-docker即可。更多请参考：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

4.问题：安装CPU版本后训练主动abort，gdb显示Illegal instruction

•    关键字：CPU版本Illegal instruction

•    问题描述：成功安装了PaddlePaddle CPU版本后，使用Paddle训练模型，训练过程中，Paddle会自动退出，gdb显示Illegal instruction

•    报错输出：

*** Aborted at 1539697466 (unix time) try "date -d @1539697466" if you are using GNU date ***

PC: @               0x0 (unknown)

*** SIGILL (@0x7fe3a27b7912) received by PID 13005 (TID 0x7fe4059d8700) from PID 18446744072140585234; stack trace: ***

    @       0x318b20f500 (unknown)

    @     0x7fe3a27b7912 paddle::framework::VisitDataType<>()

    @     0x7fe3a279f84f paddle::operators::math::set_constant_with_place<>()

    @     0x7fe3a1e50c21 paddle::operators::FillConstantOp::RunImpl()

    @     0x7fe3a27526bf paddle::framework::OperatorBase::Run()

    @     0x7fe3a1ca31ea paddle::framework::Executor::RunPreparedContext()

    @     0x7fe3a1ca3be0 paddle::framework::Executor::Run()

    @     0x7fe3a1bc9e7d _ZZN8pybind1112cpp_function10initializeIZN6paddle6pybindL13pybind11_initEvEUlRNS2_9framework8ExecutorERKNS4_11ProgramDescEPNS4_5ScopeEibbE63_vIS6_S9_SB_ibbEINS_4nameENS_9is_methodENS_7siblingEEEEvOT_PFT0_DpT1_EDpRKT2_ENUlRNS_6detail13function_callEE1_4_FUNEST_

    @     0x7fe3a1c14c24 pybind11::cpp_function::dispatcher()

    @     0x7fe405acf3e4 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

    @     0x7fe405ace4a1 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

    @     0x7fe405ace4a1 PyEval_EvalFrameEx

    @    0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

    @     0x7fe405a5c181 function_call

    @     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

    @     0x7fe405accde7 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405acec56 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

    @     0x7fe405a5c27d function_call

    @     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

    @     0x7fe405accde7 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

    @     0x7fe405a5c181 function_call

    @     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

    @     0x7fe405a46f7f instancemethod_call

    @     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

    @     0x7fe405a8abd4 slot_tp_call

    @     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

    @     0x7fe405acd887 PyEval_EvalFrameEx

    @     0x7fe405acec56 PyEval_EvalFrameEx

•    问题解答：CPU版本PaddlePaddle自动退出的原因通常是因为所在机器不支持AVX2指令集而主动abort。简单的判断方法：用gdb-7.9以上版本（因编译C++文件用的工具集是gcc-4.8.2，目前只知道gdb-7.9这个版本可以debug gcc4编译出来的目标文件）：

$ /path/to/gdb -iex "set auto-load safe-path /" -iex "set solib-search-path /path/to/gcc-4/lib" /path/to/python -c core.xxx

在gdb界面：

(gdb) disas

找到箭头所指的指令，例如：

  0x00007f381ae4b90d <+3101>: test   %r8,%r8

=> 0x00007f381ae4b912 <+3106>:  vbroadcastss %xmm0,%ymm1

  0x00007f381ae4b917 <+3111>: lea    (%r12,%rdx,4),%rdi

然后google一下这个指令需要的指令集。上面例子中的带xmm和ymm操作数的vbroadcastss指令只在AVX2中支持

然后看下自己的CPU是否支持该指令集

cat /proc/cpuinfo | grep flags | uniq | grep avx --color

如果没有AVX2，就表示确实是指令集不支持引起的主动abort

•    解决方法：如果没有AVX2指令集，就需要要安装不支持AVX2指令集版本的PaddlePaddle，默认安装的PaddlePaddle是支持AVX2指令集的，因为AVX2可以加速模型训练的过程，更多细节可以参考安装文档

http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.0/beginners_guide/install/Start.html#paddlepaddle

5.问题：nvidia-docker运行镜像latest-gpu-cuda8.0-cudnn7: SIGILL

• 关键字：nvidia-docker cuda8.0 cudnn7

• 问题描述：使用sudo nvidia-docker run --name Paddle -it -v $PWD:/work hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda8.0-cudnn7 /bin/bash，安装成功后，出现如下问题

import paddle.fluid

*** Aborted at 1539682149 (unix time) try "date -d @1539682149" if you are using GNU date ***

PC: @ 0x0 (unknown)

*** SIGILL (@0x7f6ac6ea9436) received by PID 16 (TID 0x7f6b07bc7700) from PID 18446744072751846454; stack trace: ***

• 解决方法：请先确定一下机器是否支持AVX2指令集，如果不支持，请按照相应的不支持AVX2指令集的PaddlePaddle，可以解决该问题。

如果在这篇文章中没有得到您所遇到问题的解答时，请不要着急。我们将即可推出后续问题解答报道，敬请期待。