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未验证 提交 eb5c02cb 编写于 作者: J Jiabin Yang 提交者： GitHub
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/expand_cn.rst
浏览文件 @ eb5c02cb
...@@ -27,7 +27,7 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算 ...@@ -27,7 +27,7 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算
参数: 参数:
- **x** (Variable)- 一个秩在[1, 6]范围中的张量（Tensor）. - **x** (Variable)- 一个秩在[1, 6]范围中的张量（Tensor）.
- **expand_times** (list|tuple) - 每一个维度要扩展的次数. - **expand_times** (list|tuple|Variable) - 每一个维度要扩展的次数。
返回： expand变量是LoDTensor。expand运算后，输出（Out）的每个维度的大小等于输入（X）的相应维度的大小乘以 ``expand_times`` 给出的相应值。 返回： expand变量是LoDTensor。expand运算后，输出（Out）的每个维度的大小等于输入（X）的相应维度的大小乘以 ``expand_times`` 给出的相应值。
...@@ -38,10 +38,17 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算 ...@@ -38,10 +38,17 @@ expand运算会按给定的次数对输入各维度进行复制（tile）运算
.. code-block:: python .. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 3, 1], dtype='int32', value=0)
out = fluid.layers.expand(x=x, expand_times=[1, 2, 2])
# example 1:
data_1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 3, 1], dtype='int32', value=0)
expanded_1 = fluid.layers.expand(data_1, expand_times=[1, 2, 2])
# the shape of expanded_1 is [2, 6, 2].
# example 2:
data_2 = fluid.layers.fill_constant(shape=[12, 14], dtype="int32", value=3)
expand_times = fluid.layers.fill_constant(shape=[2], dtype="int32", value=4)
expanded_2 = fluid.layers.expand(data_2, expand_times=expand_times)
# the shape of expanded_2 is [48, 56].
......
doc/fluid/api_cn/layers_cn/pow_cn.rst
浏览文件 @ eb5c02cb
...@@ -12,8 +12,8 @@ pow ...@@ -12,8 +12,8 @@ pow
out = x^{factor} out = x^{factor}
参数 参数
- **x** (Variable) - Pow operator的输入 - **x** (Variable) - Pow operator的输入。
- **factor** (FLOAT|1.0) - Pow的指数因子 - **factor** (FLOAT|Variable|1.0) - Pow的指数因子。
- **name** (str|None) -这个层的名称(可选)。如果设置为None，该层将被自动命名。 - **name** (str|None) -这个层的名称(可选)。如果设置为None，该层将被自动命名。
返回: 输出Pow操作符 返回: 输出Pow操作符
...@@ -26,8 +26,17 @@ pow ...@@ -26,8 +26,17 @@ pow
.. code-block:: python .. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3,10,32,32], dtype="float32") x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3,10,32,32], dtype="float32")
y = fluid.layers.pow(x, factor=2.0)
# example 1: argument factor is float
y_1 = fluid.layers.pow(x, factor=2.0)
# y_1 is x^{2.0}
# example 2: argument factor is Variable
factor_tensor = fluid.layers.fill_constant([1], "float32", 3.0)
y_2 = fluid.layers.pow(x, factor=factor_tensor)
# y_2 is x^{2.0}
......
doc/fluid/api_cn/layers_cn/reshape_cn.rst
浏览文件 @ eb5c02cb
...@@ -7,8 +7,8 @@ reshape ...@@ -7,8 +7,8 @@ reshape
保持输入张量数据不变的情况下，改变张量的形状。 保持输入张量数据不变的情况下，改变张量的形状。
目标形状可由 ``shape`` 或 ``actual_shape`` 给出。``shape`` 是一个整数列表，而 ``actual_shape`` 是一个张量变量。 目标形状可由 ``shape`` 或 ``actual_shape`` 给出。``shape`` 可以是一个包含整数或张量的列表，或者是一个张量变量，而 ``actual_shape`` 是一个张量变量。
当两个属性同时被指定时，``actual_shape`` 的优先级高于 ``shape`` ，但在编译时仍然应该正确地设置 ``shape`` 以保证形状推断。 当两个属性同时被指定时，``actual_shape`` 的优先级高于 ``shape`` ，但此时 ``shape`` 只能是整数列表，且在编译时仍然应该正确地设置 ``shape`` 以保证形状推断。
在指定目标shape时存在一些技巧： 在指定目标shape时存在一些技巧：
...@@ -26,27 +26,40 @@ reshape ...@@ -26,27 +26,40 @@ reshape
2. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，指定的目标形状为[2,3,-1,2]， ``reshape``将x变换为形状为[2,3,4,2]的4- d张量，不改变x的数据。在这种情况下，目标形状的一个维度被设置为-1，这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。 2. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，指定的目标形状为[2,3,-1,2]， ``reshape``将x变换为形状为[2,3,4,2]的4- d张量，不改变x的数据。在这种情况下，目标形状的一个维度被设置为-1，这个维度的值是从x的元素总数和剩余维度推断出来的。
3. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[- 1,0,3,2]，整形算子将x变换为形状为[2,4,3,2]的四维张量，使x的数据保持不变。在这种情况下，0意味着实际的维值将从x的对应维数中复制,-1位置的维度由x的元素总数和剩余维度计算得来。 3. 给定一个形状为[2,4,6]的三维张量x，目标形状为[- 1,0,3,2]，整形算子将x变换为形状为[2,4,3,2]的四维张量，使x的数据保持不变。在这种情况下，0意味着实际的维值将从x的对应维数中复制,-1位置的维度由x的元素总数和剩余维度计算得来。
**注意:** 参数``actual_shape`` 之后将被舍弃，只用参数 ``shape`` 来表示目标形状。
参数： 参数：
- **x** (variable) - 输入张量 - **x** (Variable) - 输入张量。
- **shape** (list) - 新的形状。新形状最多只能有一个维度为-1。 - **shape** (list|tuple|Variable) - 新的形状。新形状最多只能有一个维度为-1。如果 ``shape``是一个 list 或 tuple, 它可以包含整数或者 Variable 类型的元素，但是 Variable 类型元素的形状只能是[1]。
- **actual_shape** (variable) - 一个可选的输入。如果提供，则根据 ``actual_shape`` 进行 reshape，而不是指定 ``shape`` 。也就是说，actual_shape具有比shape更高的优先级。 - **actual_shape** (Variable) - 一个可选的输入。如果提供，则根据 ``actual_shape`` 进行 reshape，而不是指定 ``shape`` 。也就是说，``actual_shape`` 具有比 ``shape`` 更高的优先级，此时 ``shape`` 只能是整数列表。 ``actual_shape`` 将在未来的版本中舍弃。更新提示：``actual_shape`` 将被舍弃并用 ``shape`` 代替。
- **act** (str) - 对reshpe后的tensor变量执行非线性激活 - **act** (str) - 对reshpe后的tensor变量执行非线性激活。
- **inplace** (bool) - 如果 ``inplace`` 为True，则 ``layers.reshape`` 的输入和输出是同一个变量，否则， ``layers.reshape`` 的输入和输出是不同的变量。请注意，如果x作为多个层的输入，则 ``inplace`` 必须为False。 - **inplace** (bool) - 如果 ``inplace`` 为True，则 ``layers.reshape`` 的输入和输出是同一个变量，否则， ``layers.reshape`` 的输入和输出是不同的变量。请注意，如果x作为多个层的输入，则 ``inplace`` 必须为False。
- **name** (str) - 可选变量，此层的名称 - **name** (str) - 可选变量，此层的名称。
返回：如果 ``act`` 为 ``None``,返回reshape后的tensor变量。如果 ``inplace`` 为 ``False`` ,将返回一个新的Tensor变量，否则，将改变x自身。如果 ``act`` 不是 ``None`` ，则返回激活的张量变量。 返回：如果 ``act`` 为 ``None``,返回reshape后的tensor变量。如果 ``inplace`` 为 ``False`` ,将返回一个新的Tensor变量，否则，将改变x自身。如果 ``act`` 不是 ``None`` ，则返回激活的张量变量。
抛出异常：``TypeError`` - 如果 actual_shape 既不是变量也不是None 抛出异常：``TypeError`` - 如果 actual_shape 既不是变量也不是None.
**代码示例** **代码示例**
.. code-block:: python .. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
data = fluid.layers.data(
name='data', shape=[2, 4, 6], dtype='float32') # example 1:
reshaped = fluid.layers.reshape( # attr shape is a list which doesn't contain tensor Variable.
x=data, shape=[-1, 0, 3, 2], inplace=True) data_1 = fluid.layers.data(
name='data_1', shape=[2, 4, 6], dtype='float32')
reshaped_1 = fluid.layers.reshape(
x=data_1, shape=[-1, 0, 3, 2], inplace=True)
# the shape of reshaped_1 is [2,4,3,2].
# example 2:
# attr shape is a list which contains tensor Variable.
data_2 = fluid.layers.fill_constant([2,25], "int32", 3)
dim = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", 5)
reshaped_2 = fluid.layers.reshape(data_2, shape=[dim, 10])
# the shape of reshaped_2 is [5,10].
......
doc/fluid/api_cn/layers_cn/slice_cn.rst
浏览文件 @ eb5c02cb
...@@ -31,8 +31,8 @@ slice算子。 ...@@ -31,8 +31,8 @@ slice算子。
参数： 参数：
- **input** （Variable）- 提取切片的数据张量（Tensor）。 - **input** （Variable）- 提取切片的数据张量（Tensor）。
- **axes** （List）- （list <int>）开始和结束的轴适用于。它是可选的。如果不存在，将被视为[0,1，...，len（starts）- 1]。 - **axes** （List）- （list <int>）开始和结束的轴适用于。它是可选的。如果不存在，将被视为[0,1，...，len（starts）- 1]。
- **starts** （List）- （list <int>）在轴上开始相应轴的索引。 - **starts** （List|Variable）- （list <int>）在轴上开始相应轴的索引。
- **ends** （List）- （list <int>）在轴上结束相应轴的索引。 - **ends** （List|Variable）- （list <int>）在轴上结束相应轴的索引。
返回： 切片数据张量（Tensor）. 返回： 切片数据张量（Tensor）.
...@@ -45,15 +45,23 @@ slice算子。 ...@@ -45,15 +45,23 @@ slice算子。
import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid as fluid
starts = [1, 0, 2]
ends = [3, 3, 4]
axes = [0, 1, 2]
input = fluid.layers.data( input = fluid.layers.data(
name="input", shape=[3, 4, 5, 6], dtype='float32') name="input", shape=[3, 4, 5, 6], dtype='float32')
out = fluid.layers.slice(input, axes=axes, starts=starts, ends=ends) # example 1:
# attr starts is a list which doesn't contain tensor Variable.
axes = [0, 1, 2]
starts = [-3, 0, 2]
ends = [3, 2, 4]
sliced_1 = fluid.layers.slice(input, axes=axes, starts=starts, ends=ends)
# sliced_1 is input[:, 0:3, 0:2, 2:4].
# example 2:
# attr starts is a list which contain tensor Variable.
minus_3 = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", -3)
sliced_2 = fluid.layers.slice(input, axes=axes, starts=[minus_3, 0, 2], ends=ends)
# sliced_2 is input[:, 0:3, 0:2, 2:4].
......
doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md
浏览文件 @ eb5c02cb
...@@ -242,7 +242,7 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。 ...@@ -242,7 +242,7 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。
您可以在 [Release History](https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu/#history) 中找到PaddlePaddle-gpu的各个发行版本。 您可以在 [Release History](https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu/#history) 中找到PaddlePaddle-gpu的各个发行版本。
> 其中`postXX` 对应的是CUDA和cuDNN的版本，`postXX`之前的数字代表Paddle的版本 > 其中`postXX` 对应的是CUDA和cuDNN的版本，`postXX`之前的数字代表Paddle的版本
需要注意的是，命令中<code> paddlepaddle-gpu </code> 在windows环境下，会默认安装支持CUDA 9和cuDNN 7的对应[版本号]的PaddlePaddle安装包 需要注意的是，命令中<code> paddlepaddle-gpu </code> 在windows环境下，会默认安装支持CUDA 10.0和cuDNN 7的对应[版本号]的PaddlePaddle安装包
*** ***
<a name="ciwhls-release"></a> <a name="ciwhls-release"></a>
...@@ -322,41 +322,101 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。 ...@@ -322,41 +322,101 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-gpu-cuda10-cudnn7-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl</a></td>
</tr> </tr>
<tr>
<td> win_cpu_mkl </td>
<td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr>
<tr>
<td> win_cuda8_cudnn7_mkl </td>
<td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr>
<tr>
<td> win_cuda9_cudnn7_mkl </td>
<td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr>
<tr>
<td> win_cuda10_cudnn7_mkl </td>
<td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-mkl/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr>
<tr> <tr>
<td> win_cpu_openblas </td> <td> win_cpu_openblas </td>
<td> - </td> <td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle-1.5.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle-1.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr> </tr>
<tr> <tr>
<td> win_cuda8_cudnn7_openblas </td> <td> win_cuda8_cudnn7_openblas </td>
<td> - </td> <td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post87-cp27-cp27m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post87-cp35-cp35m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post87-cp36-cp36m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post87-cp37-cp37m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post87-cp37-cp37m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl</a></td>
</tr> </tr>
<tr> <tr>
<td> win_cuda9_cudnn7_openblas </td> <td> win_cuda9_cudnn7_openblas </td>
<td> - </td> <td> - </td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post97-cp27-cp27m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp27-cp27m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post97-cp35-cp35m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl</a></td>
<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.1-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.1.post97-cp36-cp36m-win_amd64.whl"> <td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post97-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
paddlepaddle_gpu-1.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td> paddlepaddle_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl</a></td>
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<td> - </td>
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<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp35-cp35m-win_amd64.whl">
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<td> <a href="https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.5.2-win-open/paddlepaddle_gpu-1.5.2.post107-cp36-cp36m-win_amd64.whl">
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<tr> <tr>
<td> mac_cpu </td> <td> mac_cpu </td>
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