# cd到含有Dockerfile的路径中
-$ docker build . -t paddle_ssh
-# 运行这个container，将宿主机的8022端口映射到container的22端口上
-$ docker run -d -p 8022:22 --name paddle_ssh_machine paddle_ssh
+SSH方式的一个优点是我们可以从多个终端进入容器。比如，一个终端运行vi，另一个终端运行Python。另一个好处是我们可以把PaddlePaddle容器运行在远程服务器上，并在笔记本上通过SSH与其连接。
+以上方法在GPU镜像里也能用－只是请不要忘记按装CUDA驱动，以及告诉Docker：
+export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
+export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
+docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:gpu-latest
执行如下命令即可以关闭这个container，并且删除container中的数据:
-# 关闭container
-$ docker stop paddle_ssh_machine
-# 删除container
-$ docker rm paddle_ssh_machine
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+
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非AVX镜像
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纯CPU镜像以及GPU镜像都会用到AVX指令集，但是2008年之前生产的旧电脑不支持AVX。以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX：
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if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
-
如果想要在外部机器访问这个container，即可以使用ssh访问宿主机的8022端口。用户名为
-root，密码也是root。命令为:
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$ ssh -p 8022 root@YOUR_HOST_MACHINE
+如果输出是No，我们就需要手动编译一个非AVX版本的镜像：
+cd ~
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
+cd Paddle
+docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:cpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
+docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:gpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu .
至此，您就可以远程的使用PaddlePaddle啦。
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文档
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Paddle的Docker镜像带有一个通过 woboq code browser 生成的HTML版本的C++源代码，便于用户浏览C++源码。
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只要在Docker里启动PaddlePaddle的时候给它一个名字，就可以再运行另一个Nginx Docker镜像来服务HTML代码：
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docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:cpu
+docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx
+
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接着我们就能够打开浏览器在 http://localhost:8088/paddle/ 浏览代码。
diff --git a/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/index_cn.html b/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/index_cn.html
index 3c7ca0f361836f2923e030c8d0dfc6cde1c79e77..cedbfce8a2004594298d21f325202246c21000d3 100644
--- a/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/index_cn.html
+++ b/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/index_cn.html
@@ -34,7 +34,7 @@
-
+
@@ -115,7 +115,7 @@