id: version-3.2.0_Chinese-installation title: Installation original_id: installation

使用Conda

Conda是一个Python、CPP等包的包管理器。

目前，SINGA有Linux和MacOSX的conda包。推荐使用Miniconda3来配合SINGA使用，安装miniconda后，执行以下命令之一安装SINGA。

  1. 只使用CPU Open In Colab
$ conda install -c nusdbsystem -c conda-forge singa-cpu=3.2.0.rc1
  1. 使用带CUDA和cuDNN的GPU（需要CUDA驱动>=384.81） Open In Colab
$ conda install -c nusdbsystem -c conda-forge singa-gpu=3.2.0.rc1
  1. 安装特定版本的SINGA，下面的命令列出了所有可用的SINGA软件包：
$ conda search -c nusdbsystem singa

Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel
singa                      3.2.0.rc1        cpu_py36  nusdbsystem
singa                      3.2.0.rc1 cudnn7.6.5_cuda10.2_nccl2.6.4.1_mpich3.3.2_py36 nusdbsystem
singa                          3.2.0        cpu_py36  nusdbsystem

下面的命令将安装SINGA的特定版本：

$ conda install -c nusdbsystem -c conda-forge singa=X.Y.Z=cpu_py36

如果运行以下命令没有报错：

$ python -c "from singa import tensor"

那么SINGA就安装成功了。

使用pip

  1. 只使用CPU Open In Colab
pip install singa -f http://singa.apache.org/docs/next/wheel-cpu.html --trusted-host singa.apache.org

您可以通过singa==<version>安装特定版本的SINGA，其中<version>字段应被替换，例如3.2.0。可用的SINGA版本在链接中列出。

要安装最新的开发版本，请将链接替换为 http://singa.apache.org/docs/next/wheel-cpu-dev.html

  1. 使用CUDA和cuDNN的GPU Open In Colab
pip install singa -f http://singa.apache.org/docs/next/wheel-gpu.html --trusted-host singa.apache.org

您也可以配置SINGA版本和CUDA版本，比如singa==3.2.0+cuda10.2，SINGA版本和CUDA版本的可用组合在链接中列出。

要安装最新的开发版本，请将链接替换为 http://singa.apache.org/docs/next/wheel-gpu-dev.html

注意：你本地Python环境的Python版本将被用来寻找相应的wheel包。例如，如果你本地的Python是3.6，那么就会通过pip选择在Python 3.6上编译的wheel包并安装。事实上，wheel文件的名称包括SINGA版本、CUDA版本和Python版本。因此，pip知道要下载和安装哪个wheel文件。

参考setup.py文件顶部的注释，了解如何构建wheel包。

使用Docker

按照说明在你的本地主机上安装Docker。将您的用户添加到docker组中，以便在没有sudo的情况下运行docker命令。

  1. 仅使用CPU
$ docker run -it apache/singa:X.Y.Z-cpu-ubuntu16.04 /bin/bash
  1. 要使用GPU，在安装Docker后安装 Nvidia-Docker
$ nvidia-docker run -it apache/singa:X.Y.Z-cuda9.0-cudnn7.4.2-ubuntu16.04 /bin/bash
  1. 关于SINGA Docker镜像（标签）的完整列表，请访问docker hub site。对于每个docker镜像，标签的命名为：
version-(cpu|gpu)[-devel]
TagDescriptionExample value
versionSINGA version‘2.0.0-rc0’, ‘2.0.0’, ‘1.2.0’
cputhe image cannot run on GPUs‘cpu’
gputhe image can run on Nvidia GPUs‘gpu’, or ‘cudax.x-cudnnx.x’ e.g., ‘cuda10.0-cudnn7.3’
develindicator for developmentif absent, SINGA Python package is installed for runtime only; if present, the building environment is also created, you can recompile SINGA from source at ‘/root/singa’
OSindicate OS version number‘ubuntu16.04’, ‘ubuntu18.04’

从源码编译

您可以使用本地构建工具或conda-build在本地主机操作系统上或在Docker容器中从源代码构建和安装SINGA。

FAQ

  • Q: from singa import tensor错误

    A: 执行下面的命令，检查详细的错误：

    python -c  "from singa import _singa_wrap"
# go to the folder of _singa_wrap.so
ldd path to _singa_wrap.so
python
>> import importlib
>> importlib.import_module('_singa_wrap')

    _singa_wrap.so 的文件夹是 ~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/singa。通常情况下，这个错误是由于依赖的库不匹配或缺失造成的，例如 cuDNN 或 protobuf。解决方法是创建一个新的虚拟环境，并在该环境中安装SINGA，例如：

    conda create -n singa
conda activate singa
conda install -c nusdbsystem -c conda-forge singa-cpu

  • Q: 使用虚拟环境时，每次安装SINGA时，都会重新安装numpy。但是，当我运行import numpy时，numpy没有被使用。

    A: 这可能是由PYTHONPATH环境变量引起的，在使用虚拟环境时，应将其设置为空，以避免与虚拟环境的路径冲突。

  • Q: 当我在Mac OS X中运行SINGA时，得到如下错误 “Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread Abort trap: 6”

    A: 这个错误通常发生在系统中有多个 Python 版本的时候，例如，操作系统自带的版本和 Homebrew 安装的版本。SINGA链接的Python必须与Python解释器相同。您可以通过which python来检查解释器python版本并通过otool -L <path to _singa_wrap.so> 检查 SINGA 链接的 Python，如果通过conda安装SINGA，这个问题应该可以解决。