提交 a2dd4993 编写于 作者: H Hao Wang 提交者: Cheerego

Fix fluid cn cpu_places,CPUPlace,cuda_pinned_places and alike (#794)

* fix wrong apis in #767

* Textual proofreading
上级 3af28664
......@@ -259,12 +259,12 @@ cpu_places
创建 ``fluid.CPUPlace`` 对象列表。
如果 ``device_count`` 为None,则设备计数将由环境变量 ``CPU_NUM`` 确定。如果未设置 ``CPU_NUM`` ,则设备计数将由 ``multiprocessing.cpu_count()`` 确定。
如果 ``device_count`` 为None,则设备数目将由环境变量 ``CPU_NUM`` 确定。如果未设置 ``CPU_NUM`` ,则设备数目将由 ``multiprocessing.cpu_count()`` 确定。
参数:
- **device_count** (None|int) - 设备计数
- **device_count** (None|int) - 设备数目
返回: CPU位置列表
返回: CPUPlace列表
返回类型:out (list(fluid.CPUPlace))
......@@ -278,7 +278,7 @@ CPUPlace
.. py:class:: paddle.fluid.CPUPlace
cpuplace是设备的描述符。它代表一个CPU,CPU可以访问内存的CPU位置
CPUPlace是设备的描述符。它代表一个CPU,可以访问CPUPlace对应的内存
......@@ -361,68 +361,75 @@ create_random_int_lodtensor
.. _cn_api_fluid_cuda_pinned_places:
cuda_pinned_places
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.cuda_pinned_places(device_count=None)
创建 ``fluid.CUDAPinnedPlace`` 对象列表。
如果 ``device_count`` 为None,则设备数目将由环境变量 ``CPU_NUM`` 确定。如果未设置 ``CPU_NUM`` ,则设备数目将由 ``multiprocessing.cpu_count()`` 确定。
参数:
- **device_count** (None|int) - 设备数目
返回: CUDAPinnedPlace对象列表
.. _cn_api_fluid_CUDAPinnedPlace:
CUDAPinnedPlace
-------------------------------
.. py:class:: paddle.fluid.cuda_pinned_places(device_count=None)
返回类型:out(list(fluid.CUDAPinnedPlace))
创建 ``fluid.CUDAPinnedPlace`` 对象列表。
如果 ``device_count`` 为None,则设备计数将由环境变量 ``CPU_NUM`` 确定。如果未设置 ``CPU_NUM`` ,则设备计数将由 ``multiprocessing.cpu_count()`` 确定。
.. _cn_api_fluid_cuda_places:
参数:
- **device_count** (None|int) - 设备计数
cuda_places
-------------------------------
返回: cuda pinned位置列表
.. py:function:: paddle.fluid.cuda_places(device_ids=None)
返回类型:out(list(fluid.CUDAPinnedPlace))
创建 ``fluid.CUDAPlace`` 对象列表。
如果 ``device_ids`` 为None,则首先检查 ``FLAGS_selected_gpus`` 的环境变量。如果 ``FLAGS_selected_gpus=0,1,2`` ,则返回的列表将为[fluid.CUDAPlace(0), fluid.CUDAPlace(1), fluid.CUDAPlace(2)]。如果未设置标志 ``FLAGS_selected_gpus`` ,则将返回所有可见的GPU places。
如果 ``device_ids`` 不是None,它应该是GPU的设备ID。例如,如果 ``device_id=[0,1,2]`` ,返回的列表将是[fluid.CUDAPlace(0), fluid.CUDAPlace(1), fluid.CUDAPlace(2)]。
参数:
- **device_ids** (None|list(int)|tuple(int)) - GPU的设备ID列表
返回: CUDAPlace列表
返回类型:out (list(fluid.CUDAPlace))
.. _cn_api_fluid_CUDAPlace:
.. _cn_api_fluid_CUDAPinnedPlace:
CUDAPlace
CUDAPinnedPlace
-------------------------------
.. py:class:: paddle.fluid.cuda_places(device_ids=None)
.. py:class:: paddle.fluid.CUDAPinnedPlace
创建 ``fluid.CUDAPlace`` 对象列表
CUDAPinnedPlace是一个设备描述符,它所指代的存储空间可以被GPU和CPU访问
如果 ``device_ids`` 为none,则首先检查 ``FLAGS_selected_gpus`` 的环境变量。如果 ``FLAGS_selected_gpus=0,1,2`` ,则返回的列表将为[fluid.cudaplace(0),fluid.cudaplace(1),fluid.cudaplace(2)]。如果未设置标志 ``FLAGS_selected_gpus`` ,则将返回所有可见的GPU位置。
如果 ``device_ids`` 不是“无”,它应该是GPU的设备ID。例如,如果 ``device_id=[0,1,2]`` ,返回的列表将是[fluid.cudaplace(0),fluid.cudaplace(1),fluid.cudaplace(2)]。
.. _cn_api_fluid_CUDAPlace:
参数:
- **device_count** (None|list(int)|tuple(int)) - GPU设备ID列表
CUDAPlace
-------------------------------
返回: GPU位置列表
.. py:class:: paddle.fluid.CUDAPlace
返回类型:out (list(fluid.CUDAPlace))
CUDAPlace是一个设备描述符,它代表一个GPU,并且每个CUDAPlace有一个dev_id(设备id)来表明当前CUDAPlace代表的卡数。dev_id不同的CUDAPlace所对应的内存不可相互访问。
......
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