深度学习框架paddle(GPU版本)安装

1.环境：ubuntu16.04 LTS版，CUDA9.0，CUDNN7.0，安装的paddle版本是v1.2.0。

官网安装地址：http://staging.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/beginners_guide/install/install_Ubuntu.html

2.安装好显卡驱动，CUDA9.0和CUDNN7.0后，我用的是python3环境，先确定pip或pip3版本在9.01及其以上。

执行命令：sudo apt install python3.5-dev ；

                    sudo curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o - | python3.5 && easy_install pip ;

确保pip3版本满足安装要求(我用的是pip3)。

3.官网说的nccl.h，如果你是单图像显卡，可以没必要安装，这个文件是英伟达开发用来多卡通信的，因为我是单显卡，所以没有安装。然后直接执行命令：pip3 install paddlepaddle-gpu -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 

ps:如果安装过程中，出新了 It is a distutils installed project，就添加 --ignore-installed <相应的包>，例如：

pip3 install paddlepaddle-gpu --ignored-installed scipy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

我加上了阿里源，不然速度太慢了。。

4.过10分钟安装成功后，进行验证。输入python3，进入python环境，输入 import paddle.fluid 

，没有报错的话，即成功。

5.paddle的学习资源还是挺多的，而且百度也开放了许多模型，可以根据项目的需要自己尝试。

6.跑官方demo时，线性回归的例子，使用GPU报错（单卡），在/etc/profile 里添加 

export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0，就可以正常运行。