From f7d64987cf648fbaf8842601e77b5473f1a031ef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Travis CI Date: Thu, 9 Mar 2017 01:29:57 +0000 Subject: [PATCH] Deploy to GitHub Pages: 5914c5c7488d48a412c1503ef96de2c1a6b06ed6 --- .../docker_install_cn.rst.txt | 196 +++++++-------- develop/doc_cn/about/index_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/api/index_cn.html | 2 +- .../api/v1/data_provider/dataprovider_cn.html | 2 +- .../v1/data_provider/pydataprovider2_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/api/v1/index_cn.html | 2 +- .../api/v1/predict/swig_py_paddle_cn.html | 2 +- .../trainer_config_helpers/activations.html | 2 +- .../api/v1/trainer_config_helpers/attrs.html | 2 +- .../trainer_config_helpers/data_sources.html | 2 +- .../v1/trainer_config_helpers/evaluators.html | 2 +- .../api/v1/trainer_config_helpers/layers.html | 2 +- .../v1/trainer_config_helpers/networks.html | 2 +- .../v1/trainer_config_helpers/optimizers.html | 2 +- .../v1/trainer_config_helpers/poolings.html | 2 +- develop/doc_cn/api/v2/data.html | 2 +- develop/doc_cn/api/v2/model_configs.html | 2 +- develop/doc_cn/api/v2/run_logic.html | 2 +- develop/doc_cn/design/api.html | 2 +- develop/doc_cn/design/reader/README.html | 2 +- develop/doc_cn/faq/index_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/genindex.html | 2 +- .../getstarted/basic_usage/index_cn.html | 2 +- .../cmake/build_from_source_cn.html | 2 +- .../build_and_install/docker_install_cn.html | 232 +++++++----------- .../build_and_install/index_cn.html | 8 +- .../build_and_install/ubuntu_install_cn.html | 6 +- develop/doc_cn/getstarted/index_cn.html | 2 +- .../deep_model/rnn/hierarchical_layer_cn.html | 2 +- .../rnn/hrnn_rnn_api_compare_cn.html | 2 +- .../doc_cn/howto/deep_model/rnn/index_cn.html | 2 +- .../deep_model/rnn/recurrent_group_cn.html | 2 +- .../howto/deep_model/rnn/rnn_config_cn.html | 2 +- .../howto/dev/contribute_to_paddle_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/howto/dev/new_layer_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/howto/dev/write_docs_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/howto/index_cn.html | 2 +- .../howto/optimization/gpu_profiling_cn.html | 2 +- .../howto/usage/cluster/cluster_train_cn.html | 2 +- .../usage/cmd_parameter/arguments_cn.html | 2 +- .../cmd_parameter/detail_introduction_cn.html | 2 +- .../howto/usage/cmd_parameter/index_cn.html | 2 +- .../usage/cmd_parameter/use_case_cn.html | 2 +- .../howto/usage/concepts/use_concepts_cn.html | 2 +- .../doc_cn/howto/usage/k8s/k8s_basis_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/howto/usage/k8s/k8s_cn.html | 2 +- .../howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.html | 2 +- .../howto/usage/k8s/src/k8s_data/README.html | 2 +- .../howto/usage/k8s/src/k8s_train/README.html | 2 +- develop/doc_cn/index_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/objects.inv | Bin 3788 -> 3794 bytes develop/doc_cn/py-modindex.html | 2 +- develop/doc_cn/search.html | 2 +- develop/doc_cn/searchindex.js | 2 +- .../tutorials/embedding_model/index_cn.html | 2 +- .../image_classification/index_cn.html | 2 +- .../imagenet_model/resnet_model_cn.html | 2 +- develop/doc_cn/tutorials/index_cn.html | 2 +- .../tutorials/quick_start/index_cn.html | 2 +- .../doc_cn/tutorials/rec/ml_dataset_cn.html | 2 +- .../tutorials/rec/ml_regression_cn.html | 2 +- .../semantic_role_labeling/index_cn.html | 2 +- .../sentiment_analysis/index_cn.html | 2 +- .../tutorials/text_generation/index_cn.html | 2 +- 64 files changed, 234 insertions(+), 326 deletions(-) diff --git a/develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt index 6b132d2a4d..78f518cfe4 100644 --- a/develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt +++ b/develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt @@ -1,158 +1,134 @@ -安装PaddlePaddle的Docker镜像 -============================ +PaddlePaddle的Docker容器使用方式 +================================ -PaddlePaddle项目提供官方 `Docker `_ 镜像。Docker镜像是我们目前唯一官方支持的部署和运行方式。 +PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器。因为Docker能在所有主要操作系统（包括Linux，Mac OS X和Windows）上运行。 请注意，您需要更改 `Dockers设置 `_ 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。 -下述内容将分为如下几个类别描述。 -* PaddlePaddle提供的Docker镜像版本 -* 下载和运行Docker镜像 -* 注意事项 +通过Docker容器开发PaddlePaddle +------------------------------ -PaddlePaddle提供的Docker镜像版本 --------------------------------- +开发人员可以在Docker中开发PaddlePaddle。这样开发人员可以以一致的方式在不同的平台上工作 - Linux，Mac OS X和Windows。 -我们提供了12个 `Docker image `_ ，他们的image name都是 :code:`paddledev/paddle` ，tag分别为 +1. 将开发环境构建为Docker镜像 + + .. code-block:: bash -+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ -| | normal | devel | demo | -+=================+==================+========================+=======================+ -| CPU | cpu-latest | cpu-devel-latest | cpu-demo-latest | -+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ -| GPU | gpu-latest | gpu-devel-latest | gpu-demo-latest | -+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ -| CPU WITHOUT AVX | cpu-noavx-latest | cpu-noavx-devel-latest | cpu-noavx-demo-latest | -+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ -| GPU WITHOUT AVX | gpu-noavx-latest | gpu-noavx-devel-latest | gpu-noavx-demo-latest | -+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ + git clone --recursive https://github.com/PaddlePaddle/Paddle + cd Paddle + docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile . -其中，横向包括三个版本，normal，devel和demo。 -* Normal: 正常的Docker image，只包括paddle的二进制 -* Devel: 包括Paddle的二进制、编译环境和源代码 -* Demo: 包括Paddle运行demo所需要的依赖 + 请注意，默认情况下，:code:`docker build` 不会将源码导入到镜像中并编译它。如果我们想这样做，需要设置一个参数： -纵向包括四个版本，他们是。 + .. code-block:: bash -* CPU: CPU版本。需要支持AVX指令集的CPU -* GPU: GPU版本。需要支持AVX指令集的CPU -* CPU WITHOUT AVX: CPU版本，不支持AVX指令集的CPU也可以运行 -* GPU WITHOUT AVX: GPU版本，不需要AVX指令集的CPU也可以运行。 + docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile --build-arg BUILD_AND_INSTALL=ON . -用户可以选择对应版本的docker image。使用如下脚本可以确定本机的CPU是否支持 :code:`AVX` 指令集\: -.. code-block:: bash +2. 运行开发环境 - if cat /proc/cpuinfo | grep -q avx ; then echo "Support AVX"; else echo "Not support AVX"; fi + 当我们编译好了 :code:`paddle:dev`， 我们可以在docker容器里做开发，源代码可以通过挂载本地文件来被载入Docker的开发环境里面： + + .. code-block:: bash -如果输出 :code:`Support AVX`，则可以选择上表中的AVX版本PaddlePaddle。否则需要选择非AVX的PaddlePaddle。选择普通CPU版本的devel版本的image，则可以使用 :code:`paddledev/paddle:cpu-devel-latest` 来引用这个image。 + docker run -d -p 2202:22 -v $PWD:/paddle paddle:dev -PaddlePaddle提供的镜像并不包含任何命令运行，想要运行PaddlePaddle，您需要进入镜像运行PaddlePaddle -程序或者自定义一个含有启动脚本的image。具体请参考注意事项中的 :code:`使用ssh访问PaddlePaddle镜像` + 以上代码会启动一个带有PaddlePaddle开发环境的docker容器，源代码会被挂载到 :code:`/paddle` 。 -下载和运行Docker镜像 --------------------- + 请注意， :code:`paddle:dev` 的默认入口是 :code:`sshd` 。以上的 :code:`docker run` 命令其实会启动一个在2202端口监听的SSHD服务器。这样，我们就能SSH进入我们的开发容器了： + + .. code-block:: bash -为了运行PaddlePaddle的docker镜像，您需要在机器中安装好Docker。安装Docker需要您的机器 -至少具有3.10以上的linux kernel。安装方法请参考 -`Docker的官方文档 `_ 。如果您使用 -mac osx或者是windows机器，请参考 -`mac osx的安装文档 `_ 和 -`windows 的安装文档 `_ 。 + ssh root@localhost -p 2202 -您可以使用 :code:`docker pull` 命令预先下载镜像，也可以直接执行 -:code:`docker run` 命令运行镜像。执行方法如下: +3. 在Docker开发环境中编译与安装PaddlPaddle代码 -.. code-block:: bash - - $ docker run -it paddledev/paddle:cpu-latest + 当在容器里面的时候，可以用脚本 :code:`paddle/scripts/docker/build.sh` 来编译、安装与测试PaddlePaddle： + + .. code-block:: bash + + /paddle/paddle/scripts/docker/build.sh -即可启动和进入PaddlePaddle的container。如果运行GPU版本的PaddlePaddle，则需要先将 -cuda相关的Driver和设备映射进container中，脚本类似于 + 以上指令会在 :code:`/paddle/build` 中编译PaddlePaddle。通过以下指令可以运行单元测试： + + .. code-block:: bash -.. code-block:: bash + cd /paddle/build + ctest - $ 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 -进入Docker container后，运行 :code:`paddle version` 即可打印出PaddlePaddle的版本和构建 -信息。安装完成的PaddlePaddle主体包括三个部分， :code:`paddle` 脚本， python的 -:code:`paddle` 包和 :code:`py_paddle` 包。其中\: +纯CPU和GPU的docker镜像 +---------------------- -* :code:`paddle` 脚本和 :code:`paddle` 的python包是PaddlePaddle的训练主要程序。使用 - :code:`paddle` 脚本可以启动PaddlePaddle的训练进程和pserver。而 :code:`paddle` 脚本 - 中的二进制使用了 :code:`paddle` 的python包来做配置文件解析等工作。 -* python包 :code:`py_paddle` 是一个swig封装的PaddlePaddle包，用来做预测和简单的定制化 - 训练。 +对于每一个PaddlePaddle版本，我们都会发布两个Docker镜像：纯CPU的和GPU的。我们通过设置 `dockerhub.com `_ 自动运行以下两个命令： -注意事项 --------- +.. code-block:: bash -性能问题 -++++++++ + docker build -t paddle:cpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile . + docker build -t paddle:gpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu . -由于Docker是基于容器的轻量化虚拟方案，所以在CPU的运算性能上并不会有严重的影响。 -而GPU的驱动和设备全部映射到了容器内，所以GPU在运算性能上也不会有严重的影响。 +以交互容器方式运行纯CPU的镜像： -但是如果使用了高性能的网卡，例如RDMA网卡(RoCE 40GbE 或者 IB 56GbE)，或者高性能的 -以太网卡 (10GbE)。推荐使用将本地网卡，即 "--net=host" 来进行训练。而不使用docker -的网桥来进行网络通信。 +.. code-block:: bash -远程访问问题和二次开发 -++++++++++++++++++++++ + docker run -it --rm paddledev/paddle:cpu-latest /bin/bash -由于PaddlePaddle的Docker镜像并不包含任何预定义的运行命令。所以如果想要在后台启用ssh -远程访问，则需要进行一定的二次开发，将ssh装入系统内并开启远程访问。二次开发可以 -使用Dockerfile构建一个全新的docker image。需要参考 -`Dockerfile的文档 `_ 和 -`Dockerfile的最佳实践 `_ -两个文档。 +或者，可以以后台进程方式运行容器： -简单的含有ssh的Dockerfile如下： +.. code-block:: bash -.. code-block:: bash + docker run -d -p 2202:22 paddledev/paddle:cpu-latest - FROM paddledev/paddle:cpu-latest +然后用密码 :code:`root` SSH进入容器： - MAINTAINER PaddlePaddle dev team +.. code-block:: bash - RUN apt-get update - RUN apt-get install -y openssh-server - RUN mkdir /var/run/sshd - RUN echo 'root:root' | chpasswd + ssh -p 2202 root@localhost - RUN sed -ri 's/^PermitRootLogin\s+.*/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config - RUN sed -ri 's/UsePAM yes/#UsePAM yes/g' /etc/ssh/sshd_config +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。 - EXPOSE 22 - CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"] +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： +.. code-block:: bash -使用该Dockerfile构建出镜像，然后运行这个container即可。相关命令为\: + 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 -.. code-block:: bash - # 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 +非AVX镜像 +--------- -执行如下命令即可以关闭这个container，并且删除container中的数据\: +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： -.. code-block:: bash - - # 关闭container - $ docker stop paddle_ssh_machine - # 删除container - $ docker rm paddle_ssh_machine -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\: +.. code-block:: bash -.. code-block:: bash + if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi - $ 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： -至此，您就可以远程的使用PaddlePaddle啦。 +.. code-block:: bash + + 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 . + + +文档 +---- + +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。 + +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： + +.. code-block:: bash + + docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:cpu + docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx + +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/about/index_cn.html b/develop/doc_cn/about/index_cn.html index f4032bb111..07a7a22a38 100644 --- a/develop/doc_cn/about/index_cn.html +++ b/develop/doc_cn/about/index_cn.html @@ -112,7 +112,7 @@
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                                                                          • 新手入门
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                                                                              • 新手入门
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                                                                                  • 新手入门
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                                                                                      • 新手入门
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                                                                                          • 新手入门
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                                                                                              • 新手入门
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