机器学习（一）Paddle环境搭建

不管baidu的其他业务做得怎样，无可否认他下面开源的Paddle还是一个非常优秀的深度学习的框架，不同环境下的安装其实在官网上都有，不过有些细节没有，这里Mark一下，方便从一个新的环境下快速安装。
环境：Centos 7
由于默认的python是python2，非常有必要升级到python3，这里都是以python3为例子
1、安装python3
这里就不用搜索网上各种乱七八糟的安装方法了，现在yum支持一键安装

yum install python3

2、安装依赖

pip install scikit-build

这里有可能安装后在第三个步骤报错，如果报错，需要从源进行安装

git clone https://gitee.com/netidol/scikit-build.git
cd scikit-build
pip3 install .

然后再执行第三步
3、安装paddle

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

4、安装模型压缩工具
由于这里使用的是paddle1.8，模型训练后需要压缩再部署，所以这里最好安装一下模型压缩的模块

pip install paddleslim==1.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里需要说明的是paddle的版本不一样，安装的压缩模块版本会有差异
如果在ARM和GPU上预测，每个版本都可以，如果在CPU上预测，请选择Paddle 2.0对应的PaddleSlim 1.1.0版本

Paddle 1.7 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.0.1版本
pip3 install paddleslim==1.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Paddle 1.8 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.1.1版本
pip3 install paddleslim==1.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Paddle 2.0 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.1.0版本
pip3 install paddleslim==1.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple