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1. 安装教程

1.1. 环境要求

  • PaddlePaddle >= 2.4.0
  • Python >= 3.6
  • CUDA 10.2、11.2、11.6、11.7

说明：

1.2. 安装说明

1.2.1. 安装MiniConda

说明：如果已安装Anaconda则无需再安装Miniconda。

Miniconda是一款小巧的Python环境管理工具，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。MiniConda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。Conda是一个开源包管理系统和环境管理系统，可在Windows、macOS和Linux上运行。

传送门：MiniConda安装教程

1.2.2. 安装PaddlePaddle

1.2.2.1. 创建虚拟环境

conda create -n paddle_env python=3.8

1.2.2.2. 进入 conda 虚拟环境

conda activate paddle_env

1.2.2.3. 添加清华源（可选）

# 对于国内用户无法连接到 conda 官方源的可以按照以下命令添加清华源:
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

1.2.2.4. 安装GPU版的PaddlePaddle(首选)

说明：如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，建议安装 GPU 版的 PaddlePaddle
# 对于 CUDA 10.2，需要搭配 cuDNN 7.6.5(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

# 对于 CUDA 11.2，需要搭配 cuDNN 8.2.1(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

# 对于 CUDA 11.6，需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

# 对于 CUDA 11.7，需要搭配 cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN、TensorRT的安装流程和配置方法。

传送门：

1.2.2.5. 安装CPU版的PaddlePaddle(备选)

说明：如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装 CPU 版的 PaddlePaddle
conda install paddlepaddle==2.4.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

1.2.2.6. 验证安装

# 输入python进入python解释器
python
# 在python解释器中输入
import paddle
# 再输入
paddle.utils.run_check()
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
# 输入quit()退出python解释器
quit()

1.2.2.7. 更多PaddlePaddle安装方式

传送门：(PaddlePaddle其他安装指南)[https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html]

1.2.3. 安装apollo-model-centerpoint

1.2.3.1. 下载apollo-model-centerpoint源码

说明：如已下载apollo-model-centerpoint源码可忽略这一步。
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo-model-centerpoint.git

1.2.3.2. 安装apollo-model-centerpoint依赖

cd apollo-model-centerpoint
pip install -r requirements.txt

1.2.3.3. 安装apollo-model-centerpoint

pip install -e .  # install in edit mode

1.3. 完整安装脚本

以下是完整的基于conda安装apollo-model-centerpoint的脚本，假设已经成功安装MiniConda或Anaconda，已安装CUDA 11.6。

# 创建虚拟环境
conda create -n paddle_env python=3.8
# 进入 conda 虚拟环境
conda activate paddle_env
# 添加清华源（可选）
# 对于国内用户无法连接到 conda 官方源的可以按照以下命令添加清华源:
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
# 安装GPU版的PaddlePaddle
# 对于 CUDA 11.6，需要搭配 cuDNN 8.4.0(多卡环境下 NCCL>=2.7)，安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
# 下载apollo-model-centerpoint代码
# 说明：如已下载apollo-model-centerpoint源码可忽略这一步。
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo-model-centerpoint.git
# 安装apollo-model-centerpoint依赖
cd apollo-model-centerpoint
pip install -r requirements.txt
# 安装apollo-model-centerpoint
pip install -e .  # install in edit mode

1.4. FAQ

如果在安装过程中遇到什么问题，可以先参考FAQ页面. 如果没有找到对应的解决方案，你也可以在issue。