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doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst

@@ -43,16 +43,6 @@ PaddlePaddle提供了ubuntu 14.04 deb安装包。
 可能遇到的问题
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-如何设置CUDA环境运行GPU版本
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-如果使用GPU版本的PaddlePaddle，请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中，并设置：
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-.. code-block:: shell
-  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH
-  export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
-
-
 libcudart.so/libcudnn.so找不到
 ++++++++++++++++++++++++++++++
 
@@ -62,5 +52,10 @@ libcudart.so/libcudnn.so找不到
 
 	  0831 12:36:04.151525  1085 hl_dso_loader.cc:70] Check failed: nullptr != *dso_handle For Gpu version of PaddlePaddle, it couldn't find CUDA library: libcudart.so Please make sure you already specify its path.Note: for training data on Cpu using Gpu version of PaddlePaddle,you must specify libcudart.so via LD_LIBRARY_PATH.
 
-原因是未设置cuda运行时环境变量，请参考 **如何设置CUDA环境运行GPU版本** 。
+原因是未设置cuda运行时环境变量。 如果使用GPU版本的PaddlePaddle，请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中，并设置：
+
+..  code-block:: shell
+
+    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH
+    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
 

doc_cn/faq/index.rst

@@ -7,7 +7,7 @@ PaddlePaddle常见问题
 1. 如何减少内存占用
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-神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作，经常会消耗数十G的内存和数G的显存。
+神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作，经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。
 PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\:
 
 * DataProvider缓冲池内存（只针对内存）