2.0 升级常见问题¶
环境变化¶
问题：paddle 2.0 是否支持 python2，python3.5 ？¶
答复：paddle 2.0依然提供了python2，python3.5的官方安装包，但未来的某个版本将不再支持python2，python3.5。（python 官方已停止对python2，python3.5的更新和维护）
问题：paddle 2.0 是否支持 CUDA9 ？¶
答复：本版本依然提供了CUDA9的官方安装包，但从未来的某个版本起，将不再支持CUDA9。
问题：paddle 2.0 是否支持 CentOS6.0 ？¶
答复：对于CentOS6.0，本版本仅提供了有限度的支持（仅发布了CentOS6下，Python3.7 CUDA10.2/CUDNN7 和CPU的安装包）。（CentOS6官方已宣布了停止更新和维护）
问题：paddle 2.0 是否支持 AVX指令的x86机器 ？¶
答复：2.0版本依然提供了对不支持AVX指令的x86机器上运行飞桨的支持，但未来的某个版本将会废弃对不支持AVX指令的x86机器的支持。
问题：2.0 版本移除了哪些第三方库 ？¶
答复：2.0 版本移除的第三方依赖库为：nltk、opencv、scipy、rarfile、prettytable、pathlib、matplotlib、graphviz、objgraph。由于某些功能依然会有对opencv的依赖，在使用到时，会提示用户进行安装。
具体表现为：
删除依赖这些库的API，原来Paddle基于这些第三方库提供了一些API，在删除这些依赖库的同时也删除了这些API，如：移除matplotlib的同时，paddle.utils.plot也被删除了。
删除依赖第三方库的数据集，如：移除nltk的同时，依赖nltk的数据集sentiment(nltk.movie_reivew)也被删除了。
删除依赖的第三方库后，如果需要使用这些库，需要重新安装
pip install objgraph，直接import objgraph可能会报错。
问题：从1.x版本升级为2.0版本，哪些API有变动 ？¶
答复：飞桨框架2.0.0版本推荐用户使用位于paddle根目录下的API，同时在
paddle.fluid目录下保留了所有的1.x版本的API，保留对之前版本API体系的支持。
查看API变动的两种方法：
依据1.8版本API到2.0版本API的对应关系表对API进行升级，请参考文档 飞桨框架API映射表
飞桨提供了迁移工具，来方便用户将旧版本的代码迁移为2.0.1版本的代码，详情请见：版本迁移工具
问题：2.0 版本中是否有LoDTensor ？¶
答复：2.0 版本没有LoDTensor的概念，统一使用Tensor来表示数据。
解决方案：
使用padding/bucketing的方式对数据进行处理后，使用Tensor来表示数据，进行模型训练，具体示例请参考：IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类，使用注意力机制的LSTM的机器翻译。
在使用padding/bucketing方案对性能影响极大的场景下，请谨慎升级，并请期待未来的paddle对该功能更加易用和高效的实现。
问题：为什么 paddle2.0 以后的版本要废弃 LoDTensor ？¶
答复：在 2.0 之前的版本的 paddle 中，向用户暴露了以下的数据表示的概念：
这三类不同类型的概念的同时存在，让使用 paddle 的开发者容易感到混淆，需要构建 LoDTensor 类型的数据的情况在具体的实践中，通常也可以使用 padding/bucketing 的最佳实践来达到同样的目的，因此 paddle 2.0 版本起，我们把这些概念统一为 Tensor 的概念。在 paddle 2.0 版本起，对于每条数据长度不一的一组数据的处理，您可以参看这篇 Tutorial： 使用注意力机制的LSTM的机器翻译。
问题：1.8开发的静态图代码能在2.0版本中运行吗 ？¶
答复：
所有1.8的静态图模型在2.0版本中都会报错。
问题分析：
2.0版本默认开启了动态图模式。即当调用import paddle后，此时Paddle已经运行在动态图模式下。基于1.8开发的静态图代码，在2.0版本下直接执行会出错。为此，在静态图的一些入口API 中加入了报错检查，例如直接调用fluid.data会遇到如下错误：
解决方案：
旧版本（1.8及之前版本）静态图下的代码，需要在
import paddle后的头部位置加入paddle.enable_static()来开启静态图模式，这样才能正常运行。原来通过
dygraph guard写的动态图代码仍然可以正常执行。但在2.0下可以不需要像以前写dygraph guard，直接按照动态图模式编写代码。同时，请注意对于GPU版本的paddle，在
import paddle时默认开启动态图会选择CUDAPlace作为默认place。如果要修改place，可以通过paddle.set_device()来完成。
问题：2.0版本中loss.backward() 是否默认清空上个step 的梯度？¶
答复：
2.0版本新增动态图梯度累加功能，起到变相“扩大BatchSize”的作用，backward()接口默认不清空上个step梯度。
解决方案：
调用optimizer.minimize()后，显式调用optimizer.clear_grad()来清空梯度。