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develop/doc/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst.txt

@@ -137,7 +137,7 @@ GPU driver installed before move on.
 AVX is a kind of CPU instruction can accelerate PaddlePaddle's calculations.
 The latest PaddlePaddle Docker image turns AVX on by default, so, if your
 computer doesn't support AVX, you'll probably need to
-`build <./build_from_source_en.rst>`_ with :code:`WITH_AVX=OFF`.
+`build <./build_from_source_en.html>`_ with :code:`WITH_AVX=OFF`.
 
 The following command will tell you whether your computer supports AVX.
 

develop/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.html

@@ -331,7 +331,7 @@ docker run <span class="si">${</span><span class="nv">CUDA_SO</span><span class=
 <p>AVX is a kind of CPU instruction can accelerate PaddlePaddle&#8217;s calculations.
 The latest PaddlePaddle Docker image turns AVX on by default, so, if your
 computer doesn&#8217;t support AVX, you&#8217;ll probably need to
-<a class="reference external" href="./build_from_source_en.rst">build</a> with <code class="code docutils literal"><span class="pre">WITH_AVX=OFF</span></code>.</p>
+<a class="reference external" href="./build_from_source_en.html">build</a> with <code class="code docutils literal"><span class="pre">WITH_AVX=OFF</span></code>.</p>
 <p>The following command will tell you whether your computer supports AVX.</p>
 <blockquote>
 <div><div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="k">if</span> cat /proc/cpuinfo <span class="p">|</span> grep -i avx<span class="p">;</span> <span class="k">then</span> <span class="nb">echo</span> Yes<span class="p">;</span> <span class="k">else</span> <span class="nb">echo</span> No<span class="p">;</span> <span class="k">fi</span>

develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt

@@ -128,7 +128,7 @@ PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Note
 
 AVX是一种CPU指令集，可以加速PaddlePaddle的计算。最新的PaddlePaddle Docker镜像默认
 是开启AVX编译的，所以，如果您的电脑不支持AVX，需要单独
-`编译 <./build_from_source_cn.rst>`_ PaddlePaddle为no-avx版本。
+`编译 <./build_from_source_cn.html>`_ PaddlePaddle为no-avx版本。
 
 以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX：
 

develop/doc_cn/_sources/howto/usage/cluster/k8s_distributed_cn.md.txt

@@ -2,8 +2,6 @@
 
 前一篇文章介绍了如何在Kubernetes集群上启动一个单机PaddlePaddle训练作业 (Job)。在这篇文章里，我们介绍如何在Kubernetes集群上进行分布式PaddlePaddle训练作业。关于PaddlePaddle的分布式训练，文章 [Cluster Training](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/zh/howto/usage/cluster/cluster_train_cn.html)介绍了一种通过SSH远程分发任务，进行分布式训练的方法，与此不同的是，本文将介绍在Kubernetes容器管理平台上快速构建PaddlePaddle容器集群，进行分布式训练的方案。
 
-有关Kubernetes相关概念以及如何搭建和配置Kubernetes集群，可以参考[k8s_basis](./k8s_basis_cn.md)。
-
 ## 整体方案
 
 在训练之前，用户将配置与训练数据切分好放在分布式文件系统预先分配好的目录中(不同的分布式文件系统，需要使用其制定的方式挂载后并导入数据)，训练时，程序从此目录拷贝文件到容器内进行训练，将结果保存到此目录里。整体的结构图如下：

develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.html

@@ -336,7 +336,7 @@ docker run <span class="si">${</span><span class="nv">CUDA_SO</span><span class=
 <p><strong>关于AVX：</strong></p>
 <p>AVX是一种CPU指令集，可以加速PaddlePaddle的计算。最新的PaddlePaddle Docker镜像默认
 是开启AVX编译的，所以，如果您的电脑不支持AVX，需要单独
-<a class="reference external" href="./build_from_source_cn.rst">编译</a> PaddlePaddle为no-avx版本。</p>
+<a class="reference external" href="./build_from_source_cn.html">编译</a> PaddlePaddle为no-avx版本。</p>
 <p>以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX：</p>
 <blockquote>
 <div><div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="k">if</span> cat /proc/cpuinfo <span class="p">|</span> grep -i avx<span class="p">;</span> <span class="k">then</span> <span class="nb">echo</span> Yes<span class="p">;</span> <span class="k">else</span> <span class="nb">echo</span> No<span class="p">;</span> <span class="k">fi</span>

develop/doc_cn/howto/usage/cluster/k8s_distributed_cn.html

@@ -231,7 +231,6 @@
   <div class="section" id="kubernetes">
 <span id="kubernetes"></span><h1>Kubernetes分布式训练<a class="headerlink" href="#kubernetes" title="永久链接至标题">¶</a></h1>
 <p>前一篇文章介绍了如何在Kubernetes集群上启动一个单机PaddlePaddle训练作业 (Job)。在这篇文章里，我们介绍如何在Kubernetes集群上进行分布式PaddlePaddle训练作业。关于PaddlePaddle的分布式训练，文章 <a class="reference external" href="http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/zh/howto/usage/cluster/cluster_train_cn.html">Cluster Training</a>介绍了一种通过SSH远程分发任务，进行分布式训练的方法，与此不同的是，本文将介绍在Kubernetes容器管理平台上快速构建PaddlePaddle容器集群，进行分布式训练的方案。</p>
-<p>有关Kubernetes相关概念以及如何搭建和配置Kubernetes集群，可以参考<a class="reference external" href="howto/usage/cluster/k8s_basis_cn.md">k8s_basis</a>。</p>
 <div class="section" id="">
 <span id="id1"></span><h2>整体方案<a class="headerlink" href="#" title="永久链接至标题">¶</a></h2>
 <p>在训练之前，用户将配置与训练数据切分好放在分布式文件系统预先分配好的目录中(不同的分布式文件系统，需要使用其制定的方式挂载后并导入数据)，训练时，程序从此目录拷贝文件到容器内进行训练，将结果保存到此目录里。整体的结构图如下：</p>