pip方式安装MindSpore GPU Nightly版本
MindSpore Nightly是包含当前最新功能与bugfix的预览版本,但是可能未经完整的测试与验证,希望体验最新功能或者问题修复的用户可以使用该版本。
本文档介绍如何在GPU环境的Linux系统上,使用pip方式快速安装MindSpore Nightly。
在确认系统环境信息的过程中,如需了解如何安装第三方依赖软件,可以参考社区提供的实践——在Linux上体验源码编译安装MindSpore GPU版本中的第三方依赖软件安装相关部分,在此感谢社区成员飞翔的企鹅的分享。
安装MindSpore与依赖软件
下表列出了编译安装MindSpore GPU所需的系统环境和第三方依赖。
软件名称 |
版本 |
作用 |
Ubuntu |
18.04 |
编译和运行MindSpore的操作系统 |
CUDA |
10.1或11.1 |
MindSpore GPU使用的并行计算架构 |
cuDNN |
7.6.x或8.0.x |
MindSpore GPU使用的深度神经网络加速库 |
Python |
3.7-3.9 |
MindSpore的使用依赖Python环境 |
GCC |
7.3.0到9.4.0之间 |
用于编译MindSpore的C++编译器 |
gmp |
6.1.2 |
MindSpore使用的多精度算术库 |
Open MPI |
4.0.3 |
MindSpore使用的高性能消息传递库(可选,单机多卡/多机多卡训练需要) |
TensorRT |
7.2.2 |
MindSpore使用的高性能深度学习推理SDK(可选,Serving推理需要) |
下面给出第三方依赖的安装方法。
安装CUDA
MindSpore GPU支持CUDA 10.1和CUDA 11.1。NVIDIA官方给出了多种安装方式和安装指导,详情可查看CUDA下载页面和CUDA安装指南。
下面仅给出Linux系统使用runfile方式安装的指导。
在安装CUDA前需要先安装相关依赖,执行以下命令。
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) gcc-7
CUDA 10.1要求最低显卡驱动版本为418.39;CUDA 11.1要求最低显卡驱动版本为450.80.02。可以执行nvidia-smi
指令确认显卡驱动版本。如果驱动版本不满足要求,CUDA安装过程中可以选择同时安装驱动,安装驱动后需要重启系统。
使用以下命令安装CUDA 11.1(推荐)。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
echo -e "export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
或者使用以下命令安装CUDA 10.1。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
echo -e "export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
当默认路径/usr/local/cuda存在安装包的时候,LD_LIBRARY_PATH环境变量不起作用;原因是MindSpore采用DT_RPATH方式支持无环境变量启动,减少用户设置;DT_RPATH优先级比LD_LIBRARY_PATH环境变量高。
安装cuDNN
完成CUDA的安装后,在cuDNN页面登录并下载对应的cuDNN安装包。如果之前安装了CUDA 10.1,下载配套CUDA 10.1的cuDNN v7.6.x;如果之前安装了CUDA 11.1,下载配套CUDA 11.1的cuDNN v8.0.x。注意下载后缀名为tgz的压缩包。假设下载的cuDNN包名为cudnn.tgz
,安装的CUDA版本为11.1,执行以下命令安装cuDNN。
tar -zxvf cudnn.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*
如果之前安装了其他CUDA版本或者CUDA安装路径不同,只需替换上述命令中的/usr/local/cuda-11.1
为当前安装的CUDA路径。
安装Python
Python可通过多种方式进行安装。
-
通过Conda安装Python。
安装Miniconda:
cd /tmp
curl -O https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh
bash Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-$(arch).sh -b
cd -
. ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda init bash
安装完成后,可以为Conda设置清华源加速下载,参考此处。
创建虚拟环境,以Python 3.7.5为例:
conda create -n mindspore_py37 python=3.7.5 -y
conda activate mindspore_py37
-
通过APT安装Python,命令如下。
sudo apt-get update
sudo apt-get install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
sudo apt-get install python3.7 python3.7-dev python3.7-distutils python3-pip -y
# 将新安装的Python设为默认
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 100
# 安装pip
python -m pip install pip -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
sudo update-alternatives --install /usr/bin/pip pip ~/.local/bin/pip3.7 100
pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
若要安装其他Python版本,只需更改命令中的3.7
。
可以通过以下命令查看Python版本。
python --version
安装GCC和gmp
可以通过以下命令安装GCC和gmp。
sudo apt-get install gcc-7 libgmp-dev -y
如果要安装更高版本的GCC,使用以下命令安装GCC 8。
sudo apt-get install gcc-8 -y
或者安装GCC 9(注意,GCC 9不兼容CUDA 10.1)。
sudo apt-get install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-9 -y
安装Open MPI-可选
可以通过以下命令编译安装Open MPI。
curl -O https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.3.tar.gz
tar xzf openmpi-4.0.3.tar.gz
cd openmpi-4.0.3
./configure --prefix=/usr/local/openmpi-4.0.3
make
sudo make install
echo -e "export PATH=/usr/local/openmpi-4.0.3/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/openmpi-4.0.3/lib:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
cd -
安装TensorRT-可选
完成CUDA和cuDNN的安装后,在TensorRT下载页面下载配套CUDA 11.1的TensorRT 7.2.2,注意选择下载TAR格式的安装包。假设下载的文件名为TensorRT-7.2.2.3.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz
。使用以下命令安装TensorRT。
tar xzf TensorRT-7.2.2.3.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz
cd TensorRT-7.2.2.3
echo -e "export TENSORRT_HOME=$PWD" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=\$TENSORRT_HOME/lib:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
cd -
下载安装MindSpore
CUDA 11.1 版本:
pip install mindspore-cuda11-dev -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
其中:
- 当前MindSpore GPU Nightly仅提供CUDA11版本。
- 在联网状态下,安装whl包时会自动下载mindspore安装包的依赖项(依赖项详情参见setup.py中的required_package),其余情况需自行安装。运行模型时,需要根据ModelZoo中不同模型指定的requirements.txt安装额外依赖,常见依赖可以参考requirements.txt。
- pip会自动安装当前最新版本的Nightly版本MindSpore,如果需要安装指定版本,请参照下方升级MindSpore版本相关指导,在下载时手动指定版本。
验证是否成功安装
运行MindSpore GPU版本前,请确保nvcc的安装路径已经添加到PATH
与LD_LIBRARY_PATH
环境变量中,如果没有添加,以安装在默认路径的CUDA11为例,可以执行如下操作:
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
如果之前安装了其他CUDA版本或者CUDA安装路径不同,只需替换上述命令中的/usr/local/cuda-11.1
为当前安装的CUDA路径。
方法一:
python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"
如果输出:
MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!
说明MindSpore安装成功了。
方法二:
import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.ops as ops
ms.set_context(device_target="GPU")
x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))
如果输出:
[[[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]
[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]
[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]]]
说明MindSpore安装成功了。
升级MindSpore版本
当需要升级MindSpore版本时,可执行如下命令:
pip install --upgrade mindspore-cuda11-dev=={version}
其中:
- 升级到rc版本时,需要手动指定
{version}
为rc版本号,例如1.6.0rc1.dev20211125;如果希望自动升级到最新版本,=={version}
字段可以缺省。
注意:当前MindSpore GPU nightly仅提供CUDA11版本,若仍希望使用CUDA10版本,请参考源码编译指导在安装CUDA10的环境上自行编译。