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doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.csv

-选项,说明,默认值
-WITH_GPU,是否支持GPU。,取决于是否寻找到CUDA工具链
-WITH_DOUBLE,是否使用双精度浮点数。,否
-WITH_DSO,是否运行时动态加载CUDA动态库，而非静态加载。,是
-WITH_AVX,是否编译含有AVX指令集的PaddlePaddle二进制文件,是
-WITH_PYTHON,是否内嵌PYTHON解释器。该选项方便今后PaddlePaddle移植到没有PYTHON的嵌入式设备上。,是
-WITH_STYLE_CHECK,是否编译时进行代码风格检查,是
-WITH_RDMA,是否开启RDMA,否
-WITH_GLOG,是否开启GLOG。如果不开启，则会使用一个简化版的日志。该选项方便今后PaddlePaddle移植到没有GLOG的嵌入式设备上。,取决于是否寻找到GLOG
-WITH_GFLAGS,是否使用GFLAGS。如果不开启，则会使用一个简化版的命令行参数解析器。该选项方便今后PaddlePaddle移植到没有GFLAGS的嵌入式设备上。,取决于是否寻找到GFLAGS
-WITH_TIMER,是否开启计时功能。如果开启会导致运行略慢，打印的日志变多，但是方便调试和测Benchmark,否
-WITH_TESTING,是否开启单元测试,取决于是否寻找到GTEST
-WITH_DOC,是否编译中英文文档,否
+选项,说明,默认值
+WITH_GPU,是否支持GPU。,取决于是否寻找到CUDA工具链
+WITH_DOUBLE,是否使用双精度浮点数。,否
+WITH_DSO,是否运行时动态加载CUDA动态库，而非静态加载CUDA动态库。,是
+WITH_AVX,是否编译含有AVX指令集的PaddlePaddle二进制文件,是
+WITH_PYTHON,是否内嵌PYTHON解释器。方便今后的嵌入式移植工作。,是
+WITH_STYLE_CHECK,是否编译时进行代码风格检查,是
+WITH_RDMA,是否开启RDMA,否
+WITH_GLOG,是否开启GLOG。如果不开启，则会使用一个简化版的日志，同时方便今后的嵌入式移植工作。,取决于是否寻找到GLOG
+WITH_GFLAGS,是否使用GFLAGS。如果不开启，则会使用一个简化版的命令行参数解析器，同时方便今后的嵌入式移植工作。,取决于是否寻找到GFLAGS
+WITH_TIMER,是否开启计时功能。如果开启会导致运行略慢，打印的日志变多，但是方便调试和测Benchmark,否
+WITH_TESTING,是否开启单元测试,取决于是否寻找到GTEST
+WITH_DOC,是否编译中英文文档,否
 WITH_SWIG_PY,是否编译PYTHON的SWIG接口，该接口可用于预测和定制化训练,取决于是否寻找到SWIG
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doc_cn/build_and_install/cmake/compile_options.rst

 PaddlePaddle的编译选项
-=====================
+======================
 
 PaddlePaddle的编译选项，包括生成CPU/GPU二进制文件、链接何种BLAS库等。用户可在调用cmake的时候设置它们，详细的cmake使用方法可以参考 `官方文档 <https://cmake.org/cmake-tutorial>`_ 。
 
 Bool型的编译选项
---------------------
+----------------
 用户可在cmake的命令行中，通过使用 ``-D`` 命令设置该类编译选项，例如
 
 ..  code-block:: bash
@@ -15,10 +15,10 @@ Bool型的编译选项
     :widths: 1, 7, 2
     :file: compile_options.csv
 
-路径相关的编译选项
---------------------
-BLAS路径相关
-+++++++++++++
+BLAS/CUDA/Cudnn的编译选项
+--------------------------
+BLAS
++++++
 
 PaddlePaddle支持以下任意一种BLAS库：`MKL <https://software.intel.com/en-us/intel-mkl>`_ ，`ATLAS <http://math-atlas.sourceforge.net/>`_ ，`OpenBlAS <http://www.openblas.net/>`_ 和 `REFERENCE BLAS <http://www.netlib.org/blas/>`_ 。
 
@@ -26,28 +26,18 @@ PaddlePaddle支持以下任意一种BLAS库：`MKL <https://software.intel.com/e
     :widths: 1, 2, 7
     :file: cblas_settings.csv
 
-CUDA/Cudnn路径相关
-++++++++++++++++++++
+CUDA/Cudnn
++++++++++++
 
 PaddlePaddle可以使用cudnn v2之后的任何一个版本来编译运行，但尽量请保持编译和运行使用的cudnn是同一个版本。 我们推荐使用最新版本的cudnn v5.1。
 
 编译选项的设置
-+++++++++++++
+++++++++++++++
 
-cmake编译时，首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中搜索上述库，其次也会根据相关路径的编译选项来进行搜索。 有两种方式可以设置：
-
-1. 使用 ``-D`` 命令指定，例如 
+PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/Cudnn库。cmake编译时，首先在系统路径(/usr/lib\:/usr/local/lib)中搜索这几个库，同时也会读取相关路径变量来进行搜索。 通过使用 ``-D`` 命令可以设置，例如 
 
 ..  code-block:: bash
 
     cmake .. -DMKL_ROOT=/opt/mkl/ -DCUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5
 
-2. 在cmake命令前，通过环境变量指定，例如
-
+注意：这几个编译选项的设置，只在第一次cmake的时候有效。如果之后想要重新设置，推荐清理整个编译目录（``rm -rf``）后，再指定。
\ No newline at end of file
-..  code-block:: bash
-
-    export MKL_ROOT=/opt/mkl
-    export CUDNN_ROOT=/opt/cudnnv5
-    cmake
-
-注意：该类编译选项的设置，只在第一次cmake的时候有效。如果之后想要重新设置，推荐清理整个编译目录（``rm -rf``）后，再指定。