PaddlePaddle踩坑指北系列——Linux安装(二)

本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。

问题1: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:

1. 将显卡驱动升级到最新

2. 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

问题2: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:

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AVX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

问题3:安装paddlepaddle fluid版本后import paddle.fluid 后出现CUBLAS: not initialized

关键字import error

问题描述:使用的系统是Ubuntu 16.04,GPU相关环境:cuda8.0, cudnn 6.0, 安装最新版的paddlepaddle fluid 后,import paddle时问题如下:

在命令行下

import paddle
import paddle.v2

都没问题,唯独

import paddle.fluid

报错,为何只有fluid版本import时会有问题?

报错输出

解决方法: 请先查看您系统GPU环境适配关系,应该选择和您的系统已经安装的CUDA版本相同的whl包,您的系统是cuda 8.0, cudnn 6 应该使用cuda8.0_cudnn7_avx_mkl才可以适配。

然后尝试如下命令看看是否报错

>>> import paddle.v2
>>> paddle.v2.init(use_gpu=True)

如果报错,则可能是GPU 和CUDA环境没有正确配置

如果没有报错,请判断是否有给所有相关文件sudo权限

问题4:安装完了PaddlePaddle后,发现python相关的单元测试过不了

关键字:单元测试

问题描述:

如果出现以下python相关的单元测试都过不了的情况:

24 - test_PyDataProvider (Failed)

26 - test_RecurrentGradientMachine (Failed)

27 - test_NetworkCompare (Failed)

28 - test_PyDataProvider2 (Failed)

32 - test_Prediction (Failed)

33 - test_Compare (Failed)

34 - test_Trainer (Failed)

35 - test_TrainerOnePass (Failed)

36 - test_CompareTwoNets (Failed)

37 - test_CompareTwoOpts (Failed)

38 - test_CompareSparse (Failed)

39 - test_recurrent_machine_generation (Failed)

40 - test_PyDataProviderWrapper (Failed)

41 - test_config_parser (Failed)

42 - test_swig_api (Failed)

43 - layers_test (Failed)

并且查询PaddlePaddle单元测试的日志,提示:

paddle package is already in your PYTHONPATH. But unittest need a clean environment.

Please uninstall paddle package before start unittest. Try to 'pip uninstall paddle'.

解决方法: 卸载PaddlePaddle包 pip uninstall paddle, 清理掉老旧的PaddlePaddle安装包,使得单元测试有一个干净的环境。如果PaddlePaddle包已经在pythonsite-packages里面,单元测试会引用site-packages里面的python包,而不是源码目录里 /python 目录下的python包。同时,即便设置 PYTHONPATH /python 也没用,因为python的搜索路径是优先已经安装的python包。

问题5:GPU版本的PaddlePaddle运行结果报错

关键字:GPU 运行报错

问题描述: 在Docker镜像上,成功安装PaddlePaddle,但一运行就报错

报错截图:

问题分析: 使用如下命令,创建的docker容器仅能支持运行CPU版本的PaddlePaddle。

sudo docker run --name paddle-test -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash

解决方法: 使用如下命令重新开启支持GPU运行的docker容器:

sudo nvidia-docker run --name paddle-test -v $PWD:/paddle --network=host -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bashICES} --rm --name paddle-test-gpu -v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi -v $PWD:/paddle --network=host -it docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev /bin/bash

或者

export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')  
sudo docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} --rm --name paddle-test-gpu -v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi -v $PWD:/paddle --network=host -it docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev /bin/bash

进入docker之后执行如下命令进行PaddlePaddle的安装及测试运行:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
pip install build/python/dist/*.whl
python python/paddle/fluid/tests/book/test_fit_a_line.py

问题6:源码编译paddle时显示PaddlePaddle版本号为0.0.0

关键字:CMake 版本号0.0.0

问题描述:在Liunx环境上,通过编译源码的方式安装PaddlePaddle,当安装成功后,运行 paddle version, 出现 PaddlePaddle 0.0.0

问题解答

如果运行 paddle version, 出现PaddlePaddle 0.0.0;或者运行 cmake ..,出现

CMake Warning at cmake/version.cmake:20 (message):
Cannot add paddle version from git tag

解决方法: 在dev分支下这个情况是正常的,在release分支下通过export PADDLE_VERSION=对应版本号 来解决

问题7:paddlepaddle*.whl is not a supported wheel on this platform

关键字:wheel platform

问题描述:安装PaddlePaddle过程中,出现paddlepaddle\*.whl is not a supported wheel on this platform

问题解答: paddlepaddle\*.whl is not a supported wheel on this platform表示你当前使用的PaddlePaddle不支持你当前使用的系统平台,即没有找到和当前系统匹配的paddlepaddle安装包。最新的paddlepaddle python安装包支持ubuntu14.04/16.04/18.04、Centos 6、Centos7和MacOS 10.11及以上操作系统,并需要在环境中安装python 2.7和pip 9.0.1。PaddlePaddle详细环境支持情况请参见官网文档:http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/beginners_guide/install/index_cn.html

解决方法:请先尝试安装最新的pip,方法如下:

pip install --upgrade pip

如果还不行,可以执行

 python -c "import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())" 

获取当前系统支持的python包的后缀, 并对比是否和正在安装的后缀一致。

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。

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

原文发布于微信公众号 - PaddlePaddle(PaddleOpenSource)

原文发表时间:2018-12-29

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