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doc/howto/usage/cluster/cluster_train_cn.md

@@ -20,13 +20,13 @@
 
 我们将放置依赖库、配置等文件的目录视为 *工作空间（workspace）*。
 
-这些 ```train/test``` 数据应该在启动集群作业之前准备好。 为了满足训练/测试数据放置在工作空间中不同目录的要求，PADDLE 根据在模型配置文件中使用的名为 ```train.list/test.list``` 的索引文件引用训练/测试数据。所以训练/测试数据也包含 train.list/test.list 两个列表文件。所有本地训练 demo 已经提供了脚本来帮助您创建这两个文件，并且集群作业中的所有节点将在正常情况下处理具有相同逻辑代码的文件。
+这些 `train/test` 数据应该在启动集群作业之前准备好。 为了满足训练/测试数据放置在工作空间中不同目录的要求，PADDLE 根据在模型配置文件中使用的名为 `train.list/test.list` 的索引文件引用训练/测试数据。所以训练/测试数据也包含 train.list/test.list 两个列表文件。所有本地训练 demo 已经提供了脚本来帮助您创建这两个文件，并且集群作业中的所有节点将在正常情况下处理具有相同逻辑代码的文件。
 
-通常，你可以使用本地训练中的相同模型文件进行集群训练。 你应该知道，在模型文件的 ```setting``` 函数中设置的 ```batch_size``` 表示在集群作业**每个**节点中的 batch 大小，而不是使用同步 SGD 的总 batch 大小。
+通常，你可以使用本地训练中的相同模型文件进行集群训练。 你应该知道，在模型文件的 `setting`函数中设置的 `batch_size` 表示在集群作业**每个**节点中的 batch 大小，而不是使用同步 SGD 的总 batch 大小。
 
 以下步骤基于 demo 目录中的 demo/recommendation。
 
-你只需完成 demo/recommendation 教程文档到 ```Train``` 的部分，之后你会得到训练/测试数据和模型配置文件。最后，只需使用 demo/recommendation 作为集群训练的工作空间。
+你只需完成 demo/recommendation 教程文档到 `Train` 的部分，之后你会得到训练/测试数据和模型配置文件。最后，只需使用 demo/recommendation 作为集群训练的工作空间。
 
 最后，你的工作空间应如下所示：
 ```
@@ -72,19 +72,19 @@
 
 以下选项必须在 cluster_train/conf.py 中认真设置
 
-```HOSTS```  所有节点运行集群作业的主机名或 IP 。你还可以将用户和 ssh 端口附加到主机名上，例如 root@192.168.100.17:9090。
+`HOSTS`  所有节点运行集群作业的主机名或 IP 。你还可以将用户和 ssh 端口附加到主机名上，例如 root@192.168.100.17:9090。
 
-```ROOT_DIR``` 用于放置 JOB 工作空间目录的工作空间 ROOT 目录
+`ROOT_DIR` 用于放置 JOB 工作空间目录的工作空间 ROOT 目录
 
-```PADDLE_NIC``` 集群通信通道的 NIC(Network Interface Card, 网络接口卡) 接口名称，例如以太网的 eth0，infiniband 的 ib0。
+`PADDLE_NIC` 集群通信通道的 NIC(Network Interface Card, 网络接口卡) 接口名称，例如以太网的 eth0，infiniband 的 ib0。
 
-```PADDLE_PORT``` 集群通信通道的端口号
+`PADDLE_PORT` 集群通信通道的端口号
 
-```PADDLE_PORTS_NUM``` 用于集群通信通道的端口数。 如果集群节点数量少（少于5〜6个节点），建议将其设置为较大，如2〜8，以获得更好的网络性能。
+`PADDLE_PORTS_NUM` 用于集群通信通道的端口数。 如果集群节点数量少（少于5〜6个节点），建议将其设置为较大，如2〜8，以获得更好的网络性能。
 
-```PADDLE_PORTS_NUM_FOR_SPARSE``` 用于稀疏更新器集群通信信道的端口数。如果使用稀疏远程更新，则可以像 ```PADDLE_PORTS_NUM``` 一样设置。
+`PADDLE_PORTS_NUM_FOR_SPARSE` 用于稀疏更新器集群通信信道的端口数。如果使用稀疏远程更新，则可以像 ```PADDLE_PORTS_NUM``` 一样设置。
 
-```LD_LIBRARY_PATH``` 为集群作业设置额外的 LD_LIBRARY_PATH。你可以使用它来设置 CUDA 库的路径。
+`LD_LIBRARY_PATH` 为集群作业设置额外的 LD_LIBRARY_PATH。你可以使用它来设置 CUDA 库的路径。
 
 默认配置如下：
 
@@ -118,14 +118,14 @@ LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/lib64"
 ```
 
 ### 启动集群作业
-```paddle.py``` 提供了自动化脚本来启动不同节点中的所有 PaddlePaddle 集群进程。默认情况下，所有命令行选项可以设置为```paddle.py``` 命令选项并且 ```paddle.py``` 将透明、自动地将这些选项应用到 PaddlePaddle 低级进程。
+`paddle.py` 提供了自动化脚本来启动不同节点中的所有 PaddlePaddle 集群进程。默认情况下，所有命令行选项可以设置为```paddle.py``` 命令选项并且 `paddle.py` 将透明、自动地将这些选项应用到 PaddlePaddle 低级进程。
 
-```paddle.py``` 为方便作业启动提供了两个独特的命令选项。
+`paddle.py` 为方便作业启动提供了两个独特的命令选项。
 
-```job_dispatch_package```  设为本地 ```workspace``` 目录，它将被分发到 conf.py 中设置的所有节点。 这有助于频繁的修改、访问工作区文件，否则频繁的多节点工作空间部署可能会很麻烦。
-```job_workspace```  设为已部署的工作空间目录，```paddle.py``` 将跳过分发阶段直接启动所有节点的集群作业。它可以帮助减少分发延迟。
+`job_dispatch_package`  设为本地 `workspace` 目录，它将被分发到 conf.py 中设置的所有节点。 这有助于频繁的修改、访问工作区文件，否则频繁的多节点工作空间部署可能会很麻烦。
+`job_workspace`  设为已部署的工作空间目录，`paddle.py` 将跳过分发阶段直接启动所有节点的集群作业。它可以帮助减少分发延迟。
 
-```cluster_train/run.sh``` 提供了命令样例来运行 ```demo/recommendation``` 集群工作，只需用你定义的目录修改 ```job_dispatch_package``` 和 ```job_workspace``` ，然后：
+`cluster_train/run.sh` 提供了命令样例来运行 `demo/recommendation` 集群工作，只需用你定义的目录修改 `job_dispatch_package` 和 `job_workspace`，然后：
 ```
 sh run.sh
 ```
@@ -133,7 +133,7 @@ sh run.sh
 集群作业将会在几秒后启动。
 
 ### 终止集群作业
-```paddle.py``` 能获取 ```Ctrl + C``` SIGINT 信号来自动终止它启动的所有进程。只需中断 ```paddle.py``` 任务来终止集群作业。如果程序崩溃你也可以手动终止。
+`paddle.py`能获取`Ctrl + C` SIGINT 信号来自动终止它启动的所有进程。只需中断 `paddle.py` 任务来终止集群作业。如果程序崩溃你也可以手动终止。
 
 ### 检查集群训练结果
 详细信息请检查 $workspace/log 里的日志，每一个节点都有相同的日志结构。
@@ -151,6 +151,5 @@ sh run.sh
 提供训练过程的 stderr 和 stdout。训练失败时可以检查错误日志。
 
 ### 检查模型输出
-运行完成后，模型文件将被写入节点 0 的 ```output``` 目录中。
-工作空间中的 ```nodefile``` 表示当前集群作业的节点 ID。
-
+运行完成后，模型文件将被写入节点 0 的 `output` 目录中。
+工作空间中的 `nodefile` 表示当前集群作业的节点 ID。