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paddle @ 494cecd6

-Subproject commit 3ff9ba0e6ba1eec282b6e89fb7bea2e2046f01c5
+Subproject commit 494cecd650ab89b10a24784399a98aae904256c4

source/advanced_usage/development/contribute_to_paddle.md

+../../../paddle/doc/fluid/dev/contribute_to_paddle_cn.md
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source/advanced_usage/development/index.rst

-####################
-如何开发PaddlePaddle
-####################
-
-
-..  todo::
-
-    概述
-
-..  toctree::
-    :maxdepth: 2
-
-    cpu_profiling_cn.md
-    gpu_profiling_cn.rst
-    host_memory_profiling_cn.md
-    timeline_cn.md
-
-如何贡献代码
-############
-
-如何贡献文档
-############
-
-如何写新的operator
-##################

source/advanced_usage/development/new_op.md

+../../../paddle/doc/fluid/dev/new_op_cn.md
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source/advanced_usage/development/write_docs.rst

+../../../paddle/doc/fluid/dev/write_docs_cn.rst
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source/advanced_usage/index.rst

@@ -8,8 +8,14 @@
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     deploy/index.rst
-    development/index.rst
+    development/contribute_to_paddle.md
+    development/write_docs.rst
+    development/new_op.md
+    development/cpu_profiling_cn.md
+    development/gpu_profiling_cn.rst
+    development/host_memory_profiling_cn.md
+    development/timeline_cn.md
     benchmark.rst

source/user_guides/howto/debug/index.rst

+############
+Debug 工具
+############
+
+PaddlePaddle 提供了如下方式方便 Debug 训练 情况
+
+.. toctree::
+   :maxdepth: 2
+
+   visualdl.md

source/user_guides/howto/debug/visualdl.md

+# VisualDL (Visualize the Deep Learning)
+<p align="center">
+  <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/VisualDL/develop/docs/images/vs-logo.png" width="60%" />
+</p>
+
+## 介绍
+VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能，项目正处于高速迭代中，新的组件会不断加入。
+
+目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言，VisualDL原生支持python的使用，
+通过在模型的Python配置中添加几行，便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。
+
+除了Python SDK之外，VisualDL底层采用C++编写，其暴露的C++ SDK也可以集成到其他平台中，
+实现原生的性能和定制效果。
+
+## 组件
+VisualDL 目前支持4种组件：
+
+- graph
+- scalar
+- image
+- histogram
+
+### Graph
+兼容 ONNX(Open Neural Network Exchange)[https://github.com/onnx/onnx], 通过与 python SDK的结合，VisualDL可以兼容包括 PaddlePaddle, pytorch, mxnet在内的大部分主流DNN平台。
+
+<p align="center">
+  <img src="https://raw.githubusercontent.com/daming-lu/large_files/master/graph_demo.gif" width="60%" />
+</p>
+
+### Scalar
+可以用于展示训练测试的误差趋势
+
+<p align="center">
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/daming-lu/large_files/master/loss_scalar.gif" width="60%"/>
+</p>
+
+### Image
+可以用于可视化任何tensor，或模型生成的图片
+
+<p align="center">
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/daming-lu/large_files/master/loss_image.gif" width="60%"/>
+</p>
+
+### Histogram
+
+用于可视化任何tensor中元素分布的变化趋势
+
+<p align="center">
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/daming-lu/large_files/master/histogram.gif" width="60%"/>
+</p>
+
+## 快速尝试
+请使用下面的命令，来快速测试 VisualDL。
+
+```
+# 安装，建議是在虚拟环境或anaconda下。
+pip install --upgrade visualdl
+
+# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
+vdl_create_scratch_log
+visualDL --logdir=scratch_log --port=8080
+
+# 访问 http://127.0.0.1:8080
+```
+
+如果以上步骤出现问题，很可能是因为python或pip不同版本或不同位置所致，以下安装方法能解决。
+
+## 使用 virtualenv 安装
+
+[Virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/) 能创建独立Python环境，也能确保Python和pip的相对位置正确。
+
+在macOS上，安装pip和virtualenv如下：
+```
+sudo easy_install pip
+pip install --upgrade virtualenv
+```
+
+在Linux上，安装pip和virtualenv如下:
+```
+sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
+```
+
+然后创建一个虚拟环境：
+```
+virtualenv ~/vdl  # for Python2.7
+virtualenv -p python3 ~/vdl for Python 3.x
+```
+
+```~/vdl``` 是你的Virtualenv目录, 你也可以选择任一目录。
+
+激活虚拟环境如下：
+```
+source ~/vdl/bin/activate
+```
+
+现在再安装 VisualDL 和运行范例：
+
+```
+pip install --upgrade visualdl
+
+# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
+vdl_create_scratch_log
+visualDL --logdir=scratch_log --port=8080
+
+# 访问 http://127.0.0.1:8080
+```
+
+如果在虚拟环境下仍然遇到安装问题，请尝试以下方法。
+
+
+## 使用 Anaconda 安装
+
+Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
+
+请根据[Anaconda下载网站](https://www.anaconda.com/download) 的指示去下载和安装Anaconda.
+下载Python 3.6版本的command-Line installer.
+
+创建conda环境名字为```vdl```或任何名字:
+```
+conda create -n vdl pip python=2.7 # or python=3.3, etc.
+```
+
+激活conda环境如下:
+```
+source activate vdl
+```
+
+现在再安装 VisualDL 和运行范例：
+
+```
+pip install --upgrade visualdl
+
+# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
+vdl_create_scratch_log
+visualDL --logdir=scratch_log --port=8080
+
+# 访问 http://127.0.0.1:8080
+```
+
+如果仍然遇到安装问题，请尝试以下用源代码安装方法。
+
+### 使用代码安装
+```
+#建議是在虚拟环境或anaconda下。
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git
+cd VisualDL
+
+python setup.py bdist_wheel
+pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl
+```
+
+如果打包和安装遇到其他问题，不安装只想运行Visual DL可以看[这里](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/docs/how_to_dev_frontend_en.md)
+
+
+## SDK
+VisualDL 同时提供了python SDK 和 C++ SDK 来实现不同方式的使用。
+
+### Python SDK
+VisualDL 现在支持 Python 2和 Python 3。
+
+以最简单的Scalar组件为例，尝试创建一个scalar组件并插入多个时间步的数据：
+
+```python
+import random
+from visualdl import LogWriter
+
+logdir = "./tmp"
+logger = LogWriter(logdir, sync_cycle=10000)
+
+# mark the components with 'train' label.
+with logger.mode("train"):
+    # create a scalar component called 'scalars/scalar0'
+    scalar0 = logger.scalar("scalars/scalar0")
+
+# add some records during DL model running.
+for step in range(100):
+    scalar0.add_record(step, random.random())
+```
+
+### C++ SDK
+上面 Python SDK 中代码完全一致的C++ SDK用法如下
+```c++
+#include <cstdlib>
+#include <string>
+#include "visualdl/sdk.h"
+
+namespace vs = visualdl;
+namespace cp = visualdl::components;
+
+int main() {
+  const std::string dir = "./tmp";
+  vs::LogWriter logger(dir, 10000);
+
+  logger.SetMode("train");
+  auto tablet = logger.AddTablet("scalars/scalar0");
+
+  cp::Scalar<float> scalar0(tablet);
+
+  for (int step = 0; step < 1000; step++) {
+    float v = (float)std::rand() / RAND_MAX;
+    scalar0.AddRecord(step, v);
+  }
+
+  return 0;
+}
+```
+## 启动Board
+当训练过程中已经产生了日志数据，就可以启动board进行实时预览可视化信息
+
+```
+visualDL --logdir <some log dir>
+```
+
+board 还支持一下参数来实现远程的访问：
+
+- `--host` 设定IP
+- `--port` 设定端口
+- `--model_pb` 指定 ONNX 格式的模型文件

source/user_guides/howto/index.rst

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-如何使用PaddlePaddle
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-
-.. toctree::
-   :maxdepth: 2
-
-
-   prepare_data/index
-   configure_simple_model/index
-   training/index
-   evaluation/index
-

source/user_guides/index.rst

@@ -10,5 +10,9 @@
 ..  toctree::
     :maxdepth: 2
 
-    howto/index.rst
+    howto/prepare_data/index
+    howto/configure_simple_model/index
+    howto/training/index
+    howto/debug/index
+    howto/evaluation/index
     model_bank/index.rst