add appendix/install as MARKDOWN

Makefile

@@ -8,7 +8,7 @@ build/%.md: %.md
 	@mkdir -p $(@D)
 	@cp $< $@
 
-MARKDOWN = $(wildcard */index.md)
+MARKDOWN = $(filter-out chapter_preface/notation.md, $(wildcard chapter_preface/*.md */index.md) chapter_appendix/install.md)
 NOTEBOOK = $(filter-out $(MARKDOWN), $(wildcard chapter*/*.md))
 
 OBJ = $(patsubst %.md, build/%.md, $(MARKDOWN)) \

chapter_appendix/install.md

@@ -9,8 +9,7 @@
 
 例如Linux或者Mac OSX 10.11以上可以使用如下命令
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials
 curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz
 tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz
@@ -20,8 +19,7 @@ Windows用户可以用浏览器下载[zip格式](https://zh.gluon.ai/gluon_tutor
 
 【可选项】配置下载源来使用国内镜像加速下载:
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 # 优先使用清华conda镜像
 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
@@ -31,16 +29,14 @@ conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
 然后安装所需的依赖包并激活环境：
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 conda env create -f environment.yml
 source activate gluon # 注意Windows下不需要 source
 ```
 
 之后运行下面命令，然后浏览器打开[http://localhost:8888](http://localhost:8888)（通常会自动打开）就可以查看和运行各个教程了。
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 jupyter notebook
 ```
 
@@ -61,8 +57,7 @@ jupyter notebook
 ### 通过docker安装
 首先你需要下载并安装[docker](https://docs.docker.com/engine/installation/)。例如Linux下可以
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 wget -qO- https://get.docker.com/ | sh
 sudo usermod -aG docker
 # 然后logout一次
@@ -70,12 +65,12 @@ sudo usermod -aG docker
 
 然后运行下面命令即可
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 docker run -p 8888:8888 muli/gluon-tutorials-zh
 ```
 
 然后浏览器打开[http://localhost:8888](http://localhost:8888) ，这时通常需要填docker运行时产生的token。
+
 ## 更新教程
 
 目前我们仍然一直在快速更新教程，通常每周都会加入新的章节。同时MXNet的Gluon前端也在快速发展，因此我们推荐大家也做及时的更新。更新包括下载最新的教程，和更新对应的依赖（通常是升级MXNet）。
@@ -84,7 +79,7 @@ docker run -p 8888:8888 muli/gluon-tutorials-zh
 
 先重新下载新的[zip](https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.zip)或者[tar.gz](https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz)教程包。解压后，使用下面命令更新环境
 
-```bash
+```{.python .input}
 conda env update -f environment.yml
 ```
 
@@ -92,27 +87,27 @@ conda env update -f environment.yml
 
 直接下载新的docker image就行。
 
-```bash
+```{.python .input}
 docker pull muli/gluon-tutorials-zh
 ```
 
-### 使用Git
+### 使用Git更新
 
 如果你熟悉git，那么直接pull并且之后merge冲突
 
-```bash
+```{.python .input}
 git pull https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh
 ```
 
 如果不想merge冲突，那么可以在`pull`前用reset还原到上一个版本（记得保存有价值的本地修改）
 
-```bash
+```{.python .input}
 git reset --hard
 ```
 
 之后更新环境
 
-```bash
+```{.python .input}
 conda env update -f environment.yml
 ```
 
@@ -120,7 +115,7 @@ conda env update -f environment.yml
 
 这时候conda update可能不会自动升级GPU版本，因为默认是安装了CPU。这时候可以运行了`source activate gluon`后手动更新MXNet。例如如果安装了`mxnet-cu80`了，那么
 
-```bash
+```{.python .input}
 pip install -U --pre mxnet-cu80
 ```
 
@@ -130,23 +125,20 @@ pip install -U --pre mxnet-cu80
 
 默认安装的MXNet只支持CPU。有一些教程需要GPU来运行。假设电脑有N卡而且CUDA7.5或者8.0已经安装了，那么先卸载CPU版本
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip uninstall mxnet
 ```
 
 然后选择安装下面版本之一：
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip install --pre mxnet-cu75 # CUDA 7.5
 pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0
 ```
 
 【可选项】国内用户可使用豆瓣pypi镜像加速下载:
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip install --pre mxnet-cu75 -i https://pypi.douban.com/simple # CUDA 7.5
 pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/simple # CUDA 8.0
 ```
@@ -156,8 +148,7 @@ pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/simple # CUDA 8.0
 注意：这个只推荐给想上github提交改动的小伙伴。
 我们源代码是用markdown格式来存储，而不是jupyter默认的ipynb格式。我们可以用notedown插件来读写markdown格式。下面命令下载源代码并且安装环境：
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 git clone https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh
 cd gluon-tutorials-zh
 conda env create -f environment.yml
@@ -166,8 +157,7 @@ source activate gluon # Windows下不需要 source
 
 然后安装notedown，运行Jupyter并加载notedown插件：
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip install https://github.com/mli/notedown/tarball/master
 jupyter notebook --NotebookApp.contents_manager_class='notedown.NotedownContentsManager'
 ```
@@ -176,15 +166,13 @@ jupyter notebook --NotebookApp.contents_manager_class='notedown.NotedownContents
 
 首先生成jupyter配置文件（如果已经生成过可以跳过）
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 jupyter notebook --generate-config
 ```
 
 将下面这一行加入到生成的配置文件的末尾（Linux/macOS一般在`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`)
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager'
 ```
 
@@ -194,8 +182,7 @@ c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager'
 Jupyter的一个常用做法是在远端服务器上运行，然后通过 `http://myserver:8888`来访问。
 有时候防火墙阻挡了直接访问对应的端口，但ssh是可以的。如果本地机器是linux或者mac（windows通过第三方软件例如putty应该也能支持），那么可以使用端口映射
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 ssh myserver -L 8888:localhost:8888
 ```
 
@@ -204,8 +191,7 @@ ssh myserver -L 8888:localhost:8888
 ### 运行计时
 我们可以通过ExecutionTime插件来对每个cell的运行计时。
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip install jupyter_contrib_nbextensions
 jupyter contrib nbextension install --user
 jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime
@@ -222,8 +208,7 @@ jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime
 
 #### 症状
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 -bash: conda: command not found ／’conda‘不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
 ```
 
@@ -233,24 +218,21 @@ conda不在系统搜索目录下，无法找到conda可执行文件
 
 ##### 药方
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 # linux或者mac系统
 export PATH=/path/to/miniconda3/bin:$PATH
 # windows用set或者setx
 set PATH=C:\path\to\miniconda3\bin;%PATH%
 ```
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 完成后命令行测试 "conda --version"
 如果显示类似于 “conda 4.3.21”，则症状痊愈
 ```
 
 #### 症状
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 Conda安装正常，conda env -f environment.yml失败
 ```
 
@@ -287,8 +269,7 @@ pip版本太低
 
 ##### 药方
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip install --upgrade pip
 ```
 
@@ -300,8 +281,7 @@ pip install --upgrade pip
 
 确保系统被支持，比如Ubuntu 14.04/16.04, Mac10.11/10.12(10.10即将支持）， Windows 10(win7 未测试)， 如果都符合，可以试试命令
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 python -c "import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())"
 ```
 
@@ -312,24 +292,23 @@ python -c "import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())"
 
 如果看到这样的错误
 
-```bash
+```{.python .input}
 ImportError: No module named mxnet
 ```
+
 python无法找到mxnet，有可能系统上有多个python版本， 导致pip和python版本不一致
 
 ##### 药方
 
 找到pip的安装目录
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip --version
 ```
 
 找到python安装目录
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 which python
 # or
 whereis python
@@ -339,15 +318,13 @@ python -c "import os, sys; print(os.path.dirname(sys.executable))"
 
 如果pip目录和python目录不一致，可以改变默认加载的python，比如
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 python3 -c "import mxnet as mx; print(mx.__version__)"
 ```
 
 或者用和python对应的pip重新安装mxnet
 
-
-```bash
+```{.python .input}
 pip3 install mxnet --pre
 pip2 install mxnet --pre
 ```
@@ -357,7 +334,7 @@ pip2 install mxnet --pre
 ##### 病情分析
 假设你看到这个错误：
 
-```bash
+```{.python .input}
 ImportError: libgfortran.so.3: cannot open shared object file: No such file or
 directory
 ```
@@ -369,24 +346,35 @@ install libgfortran`
 #### 症状：可以import mxnet，但是版本不正常(< 0.11.1b20170908)
 ##### 病情分析
 安装时没有指定最新的版本
+
 ##### 药方
-可以使用pip
-install mxnet --upgrade --pre安装最新的mxnet
+可以使用pip install mxnet --upgrade --pre安装最新的mxnet
+
 ##### 病情分析
+
 由于系统的问题，无法正确安装最新版本，参考 No matching
 distribution found for mxnet>=0.11.1b20170902
+
 ### Jupyter Notebook
+
 #### 症状： 打开notebook乱码
+
 ##### 病情分析
 Windows下不支持编码？
+
 ##### 未测试药方
 把md文件用文本编辑器保存为GBK编码
+
 ### 其他
+
 #### 症状： Windows下curl, tar失败
+
 ##### 病情分析
 Windows默认不支持curl，tar
+
 ##### 药方
 下载和解压推荐用浏览器和解压软件，手动拷贝
+
 ### 最后
 如果你尝试了很多依然一头雾水，可以试试docker安装：https://zh.gluon.ai/install.html#docker