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设置PaddlePaddle的编译选项
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PaddlePaddle的编译选项
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PaddlePaddle的编译选项可以在调用cmake的时候设置。cmake是一个跨平台的编译脚本，调用
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cmake可以将cmake项目文件，生成各个平台的makefile。详细的cmake使用方法可以参考
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`cmake的官方文档 <https://cmake.org/cmake-tutorial>`_ 。
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PaddlePaddle的编译选项，包括生成CPU/GPU二进制文件、链接何种BLAS库等。用户可在调用cmake的时候设置它们，详细的cmake使用方法可以参考 `官方文档 <https://cmake.org/cmake-tutorial>`_ 。
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PaddlePaddle的编译选项是可以控制PaddlePaddle生成CPU/GPU版本二进制，链接何种blas等等。所有的
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编译选项列表如下
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Bool型的编译选项
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----------------
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用户可在cmake的命令行中，通过使用 ``-D`` 命令设置该类编译选项，例如
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PaddlePaddle的编译选项
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.. code-block:: bash
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bool型的编译选项
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++++++++++++++++
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设置下列编译选项时，可以在cmake的命令行设置。使用 -D命令即可。例如
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:code:`cmake -D WITH_GPU=OFF`
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cmake .. -DWITH_GPU=OFF
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.. csv-table:: PaddlePaddle的bool型编译选项
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.. csv-table:: Bool型的编译选项
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:widths: 1, 7, 2
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:file: compile_options.csv
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blas相关的编译选项
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++++++++++++++++++
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PaddlePaddle可以使用 `MKL <https://software.intel.com/en-us/intel-mkl>`_ ，
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`Atlas <http://math-atlas.sourceforge.net/>`_ ,
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`OpenBlas <http://www.openblas.net/>`_ 和
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`refference Blas <http://www.netlib.org/blas/>`_ ，任意一种cblas实现。
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通过编译时指定路径来实现引用各种blas。
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BLAS/CUDA/Cudnn的编译选项
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--------------------------
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BLAS
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+++++
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cmake编译时会首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中寻找这些blas的实现。同时
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也会读取相关路径变量来进行搜索。路径变量为\:
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PaddlePaddle支持以下任意一种BLAS库：`MKL <https://software.intel.com/en-us/intel-mkl>`_ ，`ATLAS <http://math-atlas.sourceforge.net/>`_ ，`OpenBlAS <http://www.openblas.net/>`_ 和 `REFERENCE BLAS <http://www.netlib.org/blas/>`_ 。
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.. csv-table:: PaddlePaddle的cblas编译选项
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:widths: 1, 9
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:header: "编译选项", "描述"
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.. csv-table:: BLAS路径相关的编译选项
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:widths: 1, 2, 7
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:file: cblas_settings.csv
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这些变量均可以使用 -D命令指定。例如 :code:`cmake -D MKL_ROOT=/opt/mkl/`。这些变
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量也可以通过调用cmake命令前通过环境变量指定。例如
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.. code-block:: bash
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CUDA/Cudnn
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+++++++++++
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export MKL_ROOT=/opt/mkl
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cmake
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PaddlePaddle可以使用cudnn v2之后的任何一个版本来编译运行，但尽量请保持编译和运行使用的cudnn是同一个版本。 我们推荐使用最新版本的cudnn v5.1。
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需要注意的是，这些变量只在第一次cmake的时候有效。如果在第一次cmake之后想要重新设
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置这些变量，推荐清理( :code:`rm -rf` )掉编译目录后，再指定。
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编译选项的设置
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++++++++++++++
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cuda/cudnn相关的编译选项
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++++++++++++++++++++++++
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PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/Cudnn库。cmake编译时，首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中搜索这几个库，同时也会读取相关路径变量来进行搜索。 通过使用 ``-D`` 命令可以设置，例如
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PaddlePaddle可以使用 cudnn v2之后的任何一个cudnn版本来编译运行。但需要注意的是编译和
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运行使用的cudnn尽量是同一个版本。推荐使用最新版本的cudnn v5.1。
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.. code-block:: bash
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在cmake配置时可以使用 :code:`CUDNN_ROOT` 来配置CUDNN的安装路径。使用的命令也是
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-D，例如 :code:`cmake -D CUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5` 。
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cmake .. -DMKL_ROOT=/opt/mkl/ -DCUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5
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需要注意的是，这些变量只在第一次cmake的时候有效。如果在第一次cmake之后想要重新设
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置这些变量，推荐清理( :code:`rm -rf` )掉编译目录后，再指定。
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注意：这几个编译选项的设置，只在第一次cmake的时候有效。如果之后想要重新设置，推荐清理整个编译目录（``rm -rf``）后，再指定。
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Yu Yang
8 years ago