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MindSpore / docs

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mindspore_gpu_install_source.md 6.51 KB
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yingchen authored 2021-03-12 10:36 . update install gpu

源码编译方式安装MindSpore GPU版本

本文档介绍如何在GPU环境的Linux系统上,使用源码编译方式快速安装MindSpore。

详细步骤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,在此感谢社区成员飞翔的企鹅的分享。

确认系统环境信息

从代码仓下载源码

git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore.git

编译MindSpore

在源码根目录下执行如下命令。

bash build.sh -e gpu

其中:

build.sh中默认的编译线程数为8,如果编译机性能较差可能会出现编译错误,可在执行中增加-j{线程数}来减少线程数量。如bash build.sh -e gpu -j4

安装MindSpore

chmod +x build/package/mindspore_gpu-{version}-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install build/package/mindspore_gpu-{version}-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其中:

  • 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requirements.txt),其余情况需自行安装。
  • {version}表示MindSpore版本号,例如安装1.1.0版本MindSpore时,{version}应写为1.1.0。

验证是否成功安装

import numpy as np
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops
import mindspore.context as context

context.set_context(device_target="GPU")
x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = 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:

  • 直接在线升级

    pip install --upgrade mindspore-gpu
  • 本地源码编译升级

    在源码根目录下执行编译脚本build.sh成功后,在build/package目录下找到编译生成的whl安装包,然后执行命令进行升级。

    pip install --upgrade mindspore_gpu-{version}-cp37-cp37m-linux_{arch}.whl

安装MindInsight

当您需要查看训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息时,可以选装MindInsight。

具体安装步骤参见MindInsight

安装MindArmour

当您进行AI模型安全研究或想要增强AI应用模型的防护能力时,可以选装MindArmour。

具体安装步骤参见MindArmour

安装MindSpore Hub

当您想要快速体验MindSpore预训练模型时,可以选装MindSpore Hub。

具体安装步骤参见MindSpore Hub

1
https://gitee.com/mindspore/docs.git
git@gitee.com:mindspore/docs.git
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