diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md
index cba72d81bb3ab5abaf89f7b2e899e002c8435a8d..c34669c78835b12912a64332ee2a845f27b21007 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md
@@ -28,9 +28,9 @@
| Python |
- 2.7.x. |
- 依赖libpython2.7.so |
- apt install python-dev 或 yum install python-devel |
+ 2.7.x. 或 3.5+.x |
+ 依赖libpython2.7.so 或 libpython3.5+.so |
+ apt install python-dev 或 yum install python-devel 如果安装python3请访问Python 官网 |
| SWIG |
@@ -64,9 +64,9 @@
| protobuf |
- 3.1.0 |
+ >=3.1.0 |
|
- pip install protobuf==3.1.0 |
+ pip install protobuf |
| wheel |
@@ -86,6 +86,12 @@
可选 |
|
+
+ | setuptools |
+ >= 28.0.0 |
+ |
+ |
+
@@ -156,6 +162,12 @@
是否打开预测优化 |
OFF |
+
+
+ | CUDA_ARCH_NAME |
+ 是否只针对当前CUDA架构编译 |
+ All 可选：Auto |
+
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md
index a0451fc1813531f79e4b6417226c78bdb6d3711a..c6d9836491f80576b4dd7d28cee0ef207c430e9d 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_CentOS.md
@@ -4,19 +4,38 @@
* *64位操作系统*
* *CentOS 6 / 7*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
## 选择CPU/GPU
-* 目前仅支持在CentOS环境下编译安装CPU版本的PaddlePaddle
+* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU版本的PaddlePaddle
+
+* 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件以编译GPU版PaddlePaddle
+
+ * *CUDA 工具包10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.3+(官方不支持多卡）*
+ * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+
+ 您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+
+* 请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是CentOS 7，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
+
+
+ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
+ rpm -i nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
+ sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0
+ yum update -y
+ yum install -y libnccl-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-devel-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-static-2.3.7-2+cuda9.0
+
## 安装步骤
在CentOS的系统下有2种编译方式：
* 使用Docker编译
-* 本机编译（不支持CentOS 6）
+* 本机编译（不提供在CentOS 6下编译中遇到问题的支持）
### ***使用Docker编译***
@@ -53,7 +72,7 @@
例如：
- `git checkout release/1.2`
+ `git checkout release/1.5`
注意：python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持
@@ -63,12 +82,12 @@
7. 使用以下命令安装相关依赖：
- For Python2: pip install protobuf==3.1.0
- For Python3: pip3.5 install protobuf==3.1.0
+ For Python2: pip install protobuf
+ For Python3: pip3.5 install protobuf
注意：以上用Python3.5命令来举例，如您的Python版本为3.6/3.7，请将上述命令中的Python3.5改成Python3.6/Python3.7
- > 安装protobuf 3.1.0。
+ > 安装protobuf。
`apt install patchelf`
@@ -81,7 +100,7 @@
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户：
- `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
+ `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
> 我们目前不支持CentOS下使用Docker编译GPU版本的PaddlePaddle
@@ -168,7 +187,7 @@
例如：
- `git checkout release/1.2`
+ `git checkout release/1.5`
9. 并且请创建并进入一个叫build的目录下：
@@ -180,13 +199,37 @@
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户：
- For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python2: cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} \
- -DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ -DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
> 如果遇到`Could NOT find PROTOBUF (missing: PROTOBUF_LIBRARY PROTOBUF_INCLUDE_DIR)`可以重新执行一次cmake指令。
> 请注意PY_VERSION参数更换为您需要的python版本
+
+ * 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户：(*仅支持CentOS7（CUDA10/CUDA9）*)
+
+ 1. 请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是ubuntu 16.04，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
+
+
+ i. `wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm`
+
+
+ ii. `rpm -i nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm`
+
+
+ iii. `yum install -y libnccl-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-devel-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-static-2.3.7-2+cuda9.0`
+
+ 2. 如果您已经正确安装了`nccl2`，就可以开始cmake了：(*For Python3: 请给PY_VERSION参数配置正确的python版本*)
+
+ For Python2: cmake .. -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python3: cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=[您可执行的Python3的路径] -DPYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=[之前的PYTHON_INCLUDE_DIRS] -DPYTHON_LIBRARY:FILEPATH=[之前的PYTHON_LIBRARY] -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+
+ 注意：以上涉及Python3的命令，用Python3.5来举例，如您的Python版本为3.6/3.7，请将上述命令中的Python3.5改成Python3.6/Python3.7
+
+
+
+
11. 使用以下命令来编译：
`make -j$(nproc)`
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md
index 72a071d22e64f2d2a5541662022c7ba851a28bdc..3d07219a2f814eda5eeecfa85d7812d0bd86644c 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_MacOS.md
@@ -4,7 +4,7 @@
* *64位操作系统*
* *MacOS 10.12/10.13/10.14*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
## 选择CPU/GPU
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md
index 9cb2757f9fbba733298db71a8869a3cc1294be96..4f13a403e499a1d84812b618fd3dbf17a7ff73bc 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Ubuntu.md
@@ -3,19 +3,32 @@
## 环境准备
* *64位操作系统*
-* *Ubuntu 14.04 /16.04 /18.04*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Ubuntu 14.04 (GPU版本只针对CUDA 8, CUDA 10支持)*
+* *Ubuntu 16.04*
+* *Ubuntu 18.04（GPU版本只针对CUDA10支持)*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
## 选择CPU/GPU
-* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请编译CPU版的PaddlePaddle
+## 选择CPU/GPU
+
+* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU版的PaddlePaddle
+
+* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，并且满足以下条件，推荐安装GPU版的PaddlePaddle
+ * *CUDA 工具包10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.1.15-2.2.13）*
+ * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+
+ 您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+
+* 请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是ubuntu 16.04，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
-* 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，并且满足以下条件，推荐编译GPU版的PaddlePaddle
- * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v5*
- * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+
+ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
+ dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
+ sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0
## 安装步骤
@@ -59,7 +72,7 @@
例如：
- `git checkout release/1.2`
+ `git checkout release/1.5`
注意：python3.6、python3.7版本从release/1.2分支开始支持
@@ -69,12 +82,12 @@
7. 使用以下命令安装相关依赖：
- For Python2: pip install protobuf==3.1.0
- For Python3: pip3.5 install protobuf==3.1.0
+ For Python2: pip install protobuf
+ For Python3: pip3.5 install protobuf
注意：以上用Python3.5命令来举例，如您的Python版本为3.6/3.7，请将上述命令中的Python3.5改成Python3.6/Python3.7
- > 安装protobuf 3.1.0。
+ > 安装protobuf。
`apt install patchelf`
@@ -89,11 +102,11 @@
* 编译**CPU版本PaddlePaddle**：
- `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
+ `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
* 编译**GPU版本PaddlePaddle**：
- `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
+ `cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`
9. 执行编译：
@@ -123,7 +136,7 @@
3. 我们支持使用virtualenv进行编译安装，首先请使用以下命令创建一个名为`paddle-venv`的虚环境：
- * a. 安装Python-dev:
+ * a. 安装Python-dev（请注意Ubuntu16.04下的python2.7不支持gcc4.8，请使用gcc5.4编译Paddle）:
For Python2: apt install python-dev
For Python3: apt install python3.5-dev
@@ -167,7 +180,7 @@
例如：
- `git checkout release/1.2`
+ `git checkout release/1.5`
7. 并且请创建并进入一个叫build的目录下：
@@ -179,20 +192,25 @@
* 对于需要编译**CPU版本PaddlePaddle**的用户：
- For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
- For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python2: cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
* 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户：(*仅支持ubuntu16.04/14.04*)
1. 请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是ubuntu 16.04，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
- i. `wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
+
+
+ i. `wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
+
ii. `dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
- iii. `sudo apt-get install -y libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.2.13-1+cuda9.0`
+
+
+ iii. `sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0`
2. 如果您已经正确安装了`nccl2`，就可以开始cmake了：(*For Python3: 请给PY_VERSION参数配置正确的python版本*)
- For Python2: cmake .. -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
- For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python2: cmake .. -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+ For Python3: cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
注意：以上涉及Python3的命令，用Python3.5来举例，如您的Python版本为3.6/3.7，请将上述命令中的Python3.5改成Python3.6/Python3.7
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md
index 231b0bd8cc0a2fc6c60224dd84212c5de69ebfef..bff5f15cf94817698f06990a92fa6404822d3bb9 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md
@@ -4,7 +4,7 @@
* *64位操作系统*
* *Windows 10 家庭版/专业版/企业版*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
* *Visual Studio 2015 Update3*
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md
index 69ce624759a1b2f9f1f83d20fa23c5f3f0b57b7a..a0d35faac459857ac8d1758e307939e67529a80a 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_CentOS.md
@@ -4,26 +4,36 @@
* *64位操作系统*
* *CentOS 6 / 7*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
### 注意事项
* 可以使用`uname -m && cat /etc/*release`查看本机的操作系统和位数信息
* 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7)，确认pip/pip3版本是否满足要求
-* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL。如果您对机器环境不了解，请下载使用[快速安装脚本](https://fast-install.bj.bcebos.com/fast_install.sh)，配套说明请参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/tree/develop/doc/fluid/beginners_guide/install/install_script.md)。或者您也可以使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集，如不支持，请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包
+* 如果您对机器环境不了解，请下载使用[快速安装脚本](https://fast-install.bj.bcebos.com/fast_install.sh)，配套说明请参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/tree/develop/doc/fluid/beginners_guide/install/install_script.md)。
## 选择CPU/GPU
* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU版本的PaddlePaddle
-* 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，并且满足以下条件，推荐安装GPU版PaddlePaddle
- * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v5*
- * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+* 如果您的计算机有NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle
+
+ * *CUDA 工具包10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.3+(官方不支持多卡）*
+ * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+
+ 您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
+
+* 如果您需要使用多卡环境请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是CentOS 7，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
+
+
+ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel7/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
+ rpm -i nvidia-machine-learning-repo-rhel7-1.0.0-1.x86_64.rpm
+ yum update -y
+ yum install -y libnccl-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-devel-2.3.7-2+cuda9.0 libnccl-static-2.3.7-2+cuda9.0
-您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
## 安装方式
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md
index 7d2919759aa232feca73d102d3e9d8639f7ca02f..6a670a8760bdf366f4b6da7e0399d499268840cd 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md
@@ -4,7 +4,7 @@
* *64位操作系统*
* *MacOS 10.11/10.12/10.13/10.14*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
### 注意事项
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md
index 9cd6c4608faedc675679612e12e062dd9c3e12fc..10db95c43335f13a59b24ab3c7042feb641a6c53 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Ubuntu.md
@@ -3,27 +3,39 @@
## 环境准备
* *64位操作系统*
-* *Ubuntu 14.04 /16.04 /18.04*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Ubuntu 14.04 (GPU版本只针对CUDA 8, CUDA 10支持)*
+* *Ubuntu 16.04*
+* *Ubuntu 18.04（GPU版本只针对CUDA10支持)*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7/*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
### 注意事项
* 可以使用`uname -m && cat /etc/*release`查看本机的操作系统和位数信息
* 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7)，确认pip/pip3版本是否满足要求
-* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL。如果您对机器环境不了解，请下载使用[快速安装脚本](https://fast-install.bj.bcebos.com/fast_install.sh)，配套说明请参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/tree/develop/doc/fluid/beginners_guide/install/install_script.md)。或者您也可以使用`cat /proc/cpuinfo | grep avx`来检测您的处理器是否支持该指令集，如不支持，请在[这里](./Tables.html/#ciwhls-release)下载`no_avx`版本的安装包
+* 如果您对机器环境不了解，请下载使用[快速安装脚本](https://fast-install.bj.bcebos.com/fast_install.sh)，配套说明请参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/tree/develop/doc/fluid/beginners_guide/install/install_script.md)。
## 选择CPU/GPU
* 如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU版的PaddlePaddle
* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，并且满足以下条件，推荐安装GPU版的PaddlePaddle
- * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7*
- * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v5*
- * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
+ * *CUDA 工具包10.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包9.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.3.7及更高)*
+ * *CUDA 工具包8.0配合cuDNN v7.3+(如需多卡支持，需配合NCCL2.1.15-2.2.13）*
+ * *GPU运算能力超过1.0的硬件设备*
-您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
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+ 您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)
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+* 如果您需要使用多卡环境请确保您已经正确安装nccl2，或者按照以下指令安装nccl2（这里提供的是ubuntu 16.04，CUDA9，cuDNN7下nccl2的安装指令），更多版本的安装信息请参考NVIDIA[官方网站](https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download):
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+ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
+ dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb`
+ sudo apt-get install -y libnccl2=2.3.7-1+cuda9.0 libnccl-dev=2.3.7-1+cuda9.0
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## 安装方式
diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md
index 4b6d92aa1e06eae741988039b6e08dd640a2cc63..b382db1c3987eb0f966d9ac0f3101bcccc9329cd 100644
--- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md
+++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_Windows.md
@@ -4,7 +4,7 @@
* *64位操作系统*
* *Windows 7/8 ，Windows 10 专业版/企业版*
-* *Python 2.7/3.5/3.6/3.7*
+* *Python 2.7/3.5.1+/3.6/3.7*
* *pip或pip3 >= 9.0.1*
### 注意事项