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上级 f096a2fc
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充分展现英特尔平台的优势,有效提升PaddlePaddle在英特尔架构上的性能。 充分展现英特尔平台的优势,有效提升PaddlePaddle在英特尔架构上的性能。
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<img src="image/overview.png"><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images/overview.png"><br/>
Figure 1. PaddlePaddle on IA Figure 1. PaddlePaddle on IA
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...@@ -42,16 +42,44 @@ Figure 1. PaddlePaddle on IA ...@@ -42,16 +42,44 @@ Figure 1. PaddlePaddle on IA
MKL,MKLML以及MKL-DNN三者关系如下表: MKL,MKLML以及MKL-DNN三者关系如下表:
| Name | Open Source | License | Descriptions | <table>
| :---------- | :--------------- | :---------- | :------------ | <thead>
| MKL | No | Proprietary | Accelerate math processing routines | <tr>
| MKLML | No | Proprietary | Small package of MKL, especially for Machine Learning | <th>Name</th>
| MKL-DNN | Yes | Apache 2.0 | Accelerate primitives processing routines especially for Deep Neural Networks | <th>Open Source</th>
<th>License</th>
<th>Descriptions</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>MKL</td>
<td>No</td>
<td>Proprietary</td>
<td>Accelerate math processing routines</td>
</tr>
<tr>
<td>MKLML</td>
<td>No</td>
<td>Proprietary</td>
<td>Small package of MKL, especially for Machine Learning</td>
</tr>
<tr>
<td>MKL-DNN</td>
<td>Yes</td>
<td>Apache 2.0</td>
<td>Accelerate primitives processing routines especially for Deep Neural Networks</td>
</tr>
</tbody>
</table>
MKLML可以与MKL-DNN共同使用,以此达到最好的性能。 MKLML可以与MKL-DNN共同使用,以此达到最好的性能。
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<img src="image/engine.png"><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images/engine.png"><br/>
Figure 2. PaddlePaddle with MKL Engines Figure 2. PaddlePaddle with MKL Engines
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...@@ -103,7 +131,7 @@ MKL-DNN的库目前只有动态库`libmkldnn.so`。 ...@@ -103,7 +131,7 @@ MKL-DNN的库目前只有动态库`libmkldnn.so`。
所以我们定义了一个`MKLDNNMatrix`用于管理MKL-DNN数据的不同格式以及相互之间的转换。 所以我们定义了一个`MKLDNNMatrix`用于管理MKL-DNN数据的不同格式以及相互之间的转换。
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<img src="image/matrix.png"><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images/matrix.png"><br/>
Figure 3. MKLDNNMatrix Figure 3. MKLDNNMatrix
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...@@ -113,7 +141,7 @@ Figure 3. MKLDNNMatrix ...@@ -113,7 +141,7 @@ Figure 3. MKLDNNMatrix
子类只需要使用定义好的接口,实现具体的函数功能即可。 子类只需要使用定义好的接口,实现具体的函数功能即可。
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<img src="image/layers.png"><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images/layers.png"><br/>
Figure 4. MKLDNNLayer Figure 4. MKLDNNLayer
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...@@ -150,7 +178,7 @@ Figure 4. MKLDNNLayer ...@@ -150,7 +178,7 @@ Figure 4. MKLDNNLayer
所以整体上,在实现每个子类的时候就不需要关心分支的事情了。 所以整体上,在实现每个子类的时候就不需要关心分支的事情了。
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<img src="image/gradients.png"><br/> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/v2/images/gradients.png"><br/>
Figure 5. Merge Gradients Figure 5. Merge Gradients
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