最新百度Paddle框架Windows10/7/8/11 GPU/CPU版 Anaconda安装指南

前言：官方安装文档：Windows下的Conda安装-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台，我使用后发现问题：安装失败，无法使用Paddle库，查找一些资料后解决。

博主电脑环境：

HP Win11 GPU NVIDIA GeForce MX250

conda 4.12.0 CUDA10.2

一、所需前提条件：

1.已安装并配置好Anaconda；

2.有并已安装好GPU nvidia驱动、CUDA、CUDNN等GPU依赖（CPU不需要）

二、按照官方文档安装Paddle： 1.创建虚拟环境

(Paddle支持四种Python版本：3.6、3.7、3.8、3.9 按照需求修改即可)

conda create -n Paddle python=3.7

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v2RmXc8B-1651234151745)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291816264.png)]

2.进入（激活）虚拟环境 2.1确认Python环境版本：

python --verion

2.2检查系统环境：

python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Aq0A9nDC-1651234151748)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291934879.png)]

2.3激活虚拟环境：

conda activate paddle

3.安装Paddle库等 3.1 添加清华源（可选）可加快安装的速度

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

查看源：

conda config --show-sources

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-T7zYRjWm-1651234151749)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291930001.png)]

3.2 PaddlePaddle安装

CPU版的PaddlePaddle：

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

GPU版的PaddlePaddle：

对于 CUDA 10.1，需要搭配cuDNN 7 (cuDNN>=7.6.5, 多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

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

对于 CUDA 10.2，需要搭配cuDNN 7 (cuDNN>=7.6.5, 多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

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

对于 CUDA 11.2，需要搭配cuDNN 8.1.1(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lPSCj4Cg-1651234151750)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291948524.png)]

您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见CUDA，cuDNN

4.测试：

python
import paddle
paddle.utils.run_check()

如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。

三、出现问题 1.问题

然后完成上述操作测试时就出现了问题：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-93YSGbow-1651234151750)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291950857.png)]

2.解决问题

# 已有numpy，此处安装PIL或matplotlib或OpenCV用于图片显示
pip install nibabel
conda install opencv

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-P6fgHF0r-1651234151752)(https://raw.githubusercontent.com/zhuba-Ahhh/Zhuba/main/202204291956917.png)]

# 安装anaconda基本库（可不使用）
conda install anaconda
# 安装paddleseg
pip install paddleseg -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

再次测试：

OVER，成功！

可与上图进行对比：个人猜测可能是未安装paddleseg。

参考资料：使用conda创建用于paddle-gpu相关开发的环境

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