坎坷的 PaddlePaddle 旧版本安装

近期接手了一个老项目，Python3.7、PaddlePaddle2.4.2、Paddlets1.1.0。

Python3.7 姑且不提，Paddlets1.1.0 的最新版本是 2022 年底的，距今已经 3.5 年没更新了；PaddlePaddle2.4.2 常见的镜像源如: 阿里云镜像源、清华镜像源 均已无对应版本，Paddle官网 提供的安装方法 python -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 实测发现也已无对应版本，所以都会安装失败。百度镜像源 更是访问就报 403。

虚拟环境

第一次正式接手生产环境的 Python 项目，所以还是先补充下基本知识。

如果接触过 Docker 之类的容器技术，对虚拟环境肯定不陌生，简单来说就是为了避免资源（例如依赖的包，某项目依赖 1.1 版本，其他项目依赖 1.3 版本）冲突，通过某种技术对项目运行环境进行隔离，每一个项目运行的环境就是一个虚拟环境。Docker 采用的是逻辑虚拟化，而 Vmware 之类的虚拟机是真正的虚拟化技术。

Pyhon 中常用的虚拟环境有 venv 和 conda。

venv

venv 在使用 pycharm 时很常用：

同时如果在项目中打开终端（Terminal），在前面会有类似 (.venv) 的字样：

(.venv) >

venv 需要一个真实的 python 解释器，解释一下就是 venv 中虽然也有 python 可执行文件，但这个可执行文件链接到了物理机上一个真实的解释器，就像应用程序的快捷方式一样，虽然在桌面也能打开，但删除了快捷方式不会影响真实文件，创建快捷方式的前提也是真实文件存在。假如我想创建 python3.7 的环境那么我就真的电脑上要存在一个 python3.7 的可执行文件（用可执行文件而不是 exe 的原因是，linux、macos 上不是 exe）。

Conda

国内镜像下载地址：清华大学 minniconda 下载源

根据自己的环境选择合适的安装包，安装完成后在终端输入 conda env list 查看环境列表，如果提示 conda 命令找不到，需要把 condabin 目录添加到环境变量里，添加环境变量就是为了在任意位置都能够找到对应的可执行文件。

conda 像 python 的 pip 一样，也可以配置镜像源，对应的配置文件为用户目录下（windows: C盘当前用户目录，linux/mac 是 ~/）的 .condarc：

show_channel_urls: true
channel_priority: flexible
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

常用指令

创建新的虚拟环境

conda create -n [env_name] python=[x.x]

例如我想创建一个 python3.7 的名字为 python_3.7 的虚拟环境: conda create -n python_3.7 python=3.7

删除虚拟环境

conda remove -n [env_name] --all

激活虚拟环境

conda activate [env_name]

当激活虚拟环境后，终端会在最前方展示虚拟环境的名字，提醒用户此时所处的环境：

$ conda activate python_3.7

$ (python_3.7) >

退出虚拟环境

conda activate [env_name]

如果在虚拟环境外想要操作某个虚拟环境内的包，可以使用 -n 指定虚拟环境。

查看指定虚拟环境下已安装的包

conda list -n [env_name]

指定虚拟环境安装某个包

conda install -n [env_name] [package]

删除指定虚拟环境下某个包

conda remove -n [env_name] [package]

更新指定虚拟环境下某个包

conda update -n [env_name] [package]

如果已经执行了 conda activate 激活了某个虚拟环境，上述指令去掉 -n 即可，例如根据 requirement.txt 安装包：conda install --file requirements.txt 。

离线安装也很常用，一个原因是并非所有的包都能在所配置的镜像源中找到，另一个原因是在内网环境中很多时候配置私有仓库的成本会比较大。

conda 离线安装的文件格式为 .tar.bz2，指令为：conda install filename.tar.bz2。但请注意，离线安装时 conda 不会处理依赖问题，如果安装的包无法工作，可能缺少需要手动解决的依赖项。就像 paddlepaddle 依赖 paddle_bfloat，离线安装时要先按照 paddle_bfloat 再安装 paddlepaddle。

有的时候即使配置了镜像源，conda install 依然很慢，原因是在下载依赖项时 conda 需要识别依赖冲突，解析环境信息，Mamba 是兼容 Conda 的更快替代工具，特别适合处理复杂依赖：

conda install mamba

在虚拟环境安装完成后，可以使用 mamba 来安装包：

mamba install [package]

安装 PaddlePaddle

回到正题，那么怎么安装 PaddlePaddle2.4.2 呢？以下为 windows 安装 PaddlePaddle 的解决方案：

注意安装时使用的 pip 环境为当前所在的 venv 环境或 conda 环境！

venv环境

1. 安装 paddle_bfloat, PaddlePaddle 依赖这个,一定要先装这个

   pip install paddle_bfloat-0.1.7-cp37-cp37m-win_amd64.whl

2. 安装 PaddlePaddle

   pip install paddlepaddle-2.4.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl

   conda环境

conda install paddlepaddle-2.4.2-py37_cpu_windows.tar.bz2

其实就是去网上找对应的安装包进行离线安装，主流的镜像网站均已很难找到对应安装包。

conda 环境的可以尝试在这里找：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

venv 环境的可以尝试在这里找：

https://dashboard.stablebuild.com/pypi-deleted-packages/pkg/paddlepaddle/2.4.2

https://pypi.org/project/paddle-bfloat/#files

Macos、Linux 同理。