Merge pull request #494 from allonli/develop

updating some markdown files

CONTRIBUTING.md

@@ -183,6 +183,9 @@ upstream
 
 接下来等待 review，如果有需要修改的地方，参照上述步骤更新 origin 中的对应分支即可。
 
+![](http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-06-20-15294877166787.jpg)
+之后就可以提交代码了
+
 ## 删除远程分支
 
 在 PR 被 merge 进主仓库后，我们可以在 PR 的页面删除远程仓库的分支。
@@ -219,7 +222,7 @@ upstream
      - 原因：如果仅仅修改一个文件但提交了十几个commit，每个commit只做了少量的修改，这会给评审人带来很大困扰。评审人需要逐一查看每个commit才能知道做了哪些修改，且不排除commit之间的修改存在相互覆盖的情况。
      - 建议：每次提交时，保持尽量少的commit，可以通过`git commit --amend`补充上次的commit。对已经Push到远程仓库的多个commit，可以参考[squash commits after push](http://stackoverflow.com/questions/5667884/how-to-squash-commits-in-git-after-they-have-been-pushed)。
    - 请注意每个commit的名称：应能反映当前commit的内容，不能太随意。
-3. 如果解决了某个Issue的问题，请在该Pull Request的**第一个**评论框中加上：`fix #issue_number`，这样当该PUll Request被合并后，会自动关闭对应的Issue。关键词包括：close, closes, closed, fix, fixes, fixed, resolve, resolves, resolved，请选择合适的词汇。详细可参考[Closing issues via commit messages](https://help.github.com/articles/closing-issues-via-commit-messages)。
+3. 如果解决了某个Issue的问题，请在该Pull Request的**第一个**评论框中加上：`fix #issue_number`，这样当该Pull Request被合并后，会自动关闭对应的Issue。关键词包括：close, closes, closed, fix, fixes, fixed, resolve, resolves, resolved，请选择合适的词汇。详细可参考[Closing issues via commit messages](https://help.github.com/articles/closing-issues-via-commit-messages)。
 
 此外，在回复评审人意见时，请您遵守以下约定：
 

README.md

-# Paddle-Mobile 
-
+# Paddle-Mobile
  
 [![Build Status](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile.svg?branch=develop&longCache=true&style=flat-square)](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile)
-[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-brightgreen.svg)](LICENSE)
+[![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/中文文档-最新-brightgreen.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/tree/develop/doc)
+[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
 
+<!--[![Release](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/Paddle-Mobile.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Mobile/releases)
+[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)-->
 
-This project is used to develop the next version deep learning freamwork for mobile device.
 
-# Development
 
-[Used model in development](https://mms-mis.cdn.bcebos.com/paddle-mobile/models.zip)
+欢迎来到 Paddle-Mobile GitHub 项目。
 
-## cross-compilation to android
+Paddle-Moible是PaddlePaddle组织下的项目，是一个致力于嵌入式平台的深度学习的框架。Paddle-Moible设计思想和PaddlePaddle的最新版fluid版本保持了高度一致，同时针对嵌入式做了大量优化。设计之初就对嵌入式的性能、体积、能耗、硬件平台覆盖等方面做了考虑。
 
-* NDK is required
-* ANDROID_NDK environment variable is required
+## Features
 
-```bash 
-sh build.sh android
-```
+- **ARM CPU**
 
-## build for x86
-paddle-mobile is to run on arm platform. x86 only used to test not arm assembly code. So do not recommend compiling x86.
+    arm cpu是paddle-mobile的主要支持方向，cpu的通用性一直是其优势。嵌入式深度学习，需要大量的cpu汇编实现。我们正在紧锣密鼓的编码，为的是能充分硬件的每一点加速能力。
+    arm cpu的优化工作还在进行中，现在使用了常规的cpu优化。在arm a73上paddle-mobile现在单核运行一次mobilenet 1.0是160+ms，显然这不是我们的最终目标，我们正在用大量的汇编改写，后续性能仍会有巨大提升空间。
+    
+- **Mali GPU**
 
-Now only support osx.
+    Mali GPU是百度和ARM合作开发的，双方团队近期都在致力于将paddle的op能无缝运行在ACL(arm compute library)。目前已经支持squeezenet，googlenet，resnet等几个网络模型，后续会继续加大力度。使全部移动端paddle op能高效运行在mali gpu上。 
+    在
 
+- **苹果设备的GPU Metal实现**
+
+    基于Metal实现的苹果设备的GPU预测库，也已经在实现中，近期也会有相应可运行版本。
+     
+- **FPGA**
+
+    FPGA实现正在进行中，是基于Xilinx的ZU5目标开发板。
+
+- **灵活性**
+
+    * paddle-mobile cpu版不依赖任何第三库, 可进行快速集成。
+    * 使用泛型特化进行平台切换, 可灵活切换 cpu、gpu 和其他协处理器。
+    * 可根据特定的常见网络, 进行编译特定的 op, 降低编译时间, 减小包大小。
+    * 使用 docker 编译, 提供统一的编译环境。
+    * 高可拓展性, 方便拓展其他协处理器, 提供高性能 arm 算子实现, 方便其他协处理器开发者集成开发。
+    * 直接兼容 paddle-fluid 模型, 不需要额外的转换操作。
+
+- **体积**
+
+    paddle-mobile从设计之初就深入考虑到移动端的包体积的问题，cpu实现中没有外部依赖。在编译过程中，如果该网络不需要的op是完全不会被打入的。同时编译选项优化也为体积压缩提供了帮助。
+    除了二进制体积，我们对代码体积极力避免过大。整个仓库不到5m的代码体积。
+
+
+## 文档
+
+### 设计文档
+
+关于paddle-mobile设计文档在下面链接中，如果想了解更多内容。[issue](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues)中会有很多早期的设计和讨论过程。
+[设计文档链接](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/design_doc.md)
+
+### 开发文档
+
+开发文档主要是关于编译、运行等问题。做为开发者，它可以和贡献文档共同结合使用。
+[开发文档]()https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_doc.md
+
+### 贡献文档
+- [贡献文档链接](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/CONTRIBUTING.md)
+- 上面文档中涵盖了主要的贡献代码流程，如果在实践中您还遇到了其他问题，可以发[issue](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues)。我们看到后会尽快处理。
+
+
+## 模型获得
+目前Paddle-Mobile仅支持Paddle fluid训练的模型。如果你手中的模型是不同种类的模型，需要进行模型转换才可以运行。
+### 1. 直接使用Paddle Fluid训练
+该方式最为可靠，推荐方式
+### 2. caffe转为Paddle Fluid模型
+[链接](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/image_classification/caffe2fluid)
+### 3. ONNX
+ONNX全称为“Open Neural Network Exchange”，即“开放的神经网络切换”。该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。
+
+除直接使用PaddlePaddle训练fluid版本的模型外，还可以通过onnx转换得到个别Paddle fluid模型。
+
+目前，百度也在做onnx支持工作。相关转换项目在这里：[paddle-onnx](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-onnx)。
+
+```flow
+st=>start: 其他模型
+op1=>operation: onnx模型
+op2=>operation: paddle-onnx
+op3=>operation: paddle fluid模型
+e=>end: paddle-mobile运行
+st->op1->op2->op3->e
 ```
-sh build.sh mac
-```
+### 4. 部分测试模型下载
+[下载链接](https://mms-mis.cdn.bcebos.com/paddle-mobile/models.zip)
+
+## 问题解决
+
+欢迎提出或解决我们的问题，有疑问可以发issue. [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues).
+
+## Copyright and License
+Paddle-Mobile 提供相对宽松的Apache-2.0开源协议 [Apache-2.0 license](LICENSE).
 
-## Old Version of Mobile-Deep-Learning
-The old version of MDL was I moved to here [Mobile-Deep-Learning](https://github.com/allonli/mobile-deep-learning) 
 
+## 旧版 Mobile-Deep-Learning
+原MDL(Mobile-Deep-Learning)工程被迁移到了这里 [Mobile-Deep-Learning](https://github.com/allonli/mobile-deep-learning) 
 
 

doc/design_doc.md

@@ -3,8 +3,7 @@
 
 #### 以下是 paddle-mobile 代码的执行流程图:
 
-![执行流程图](./images/flow_chart.png "执行流程图")
-
+![执行流程图](http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-07-02-15305189473720.png)
 
 
 #### 主要分为: Loader 模块、 Program 模块、 Executor 模块、 op 模块、 kernel 模块、scope variable Tensor 模块
@@ -15,11 +14,13 @@
 先来看一下模型, 模型分为两种结构:
  一种为参数文件是散开的, 如下图, 红框为模型结构的 protobuf 文件, 其余为参数文件
 
-![模型描述](./images/model_desc.png "模型描述")
+![模型描述](http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-07-02-15305190629577.png)
+
 
 另一种为参数文件结合在一起的, 如下图, 红框内为模型结构描述的 protobuf 文件, 另一个文件为结合在一起的参数文件
 
-![模型描述combined](./images/model_desc_combined.png "模型描述combined")
+![模型描述combined](http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-07-02-15305191057130.png)
+
 
 loader 模块的作用是将模型结构信息 load 进内存, 将红框内的 protobuf 文件 load 进内存, 并对模型结构进行优化(如将几个细粒度的 op 融合成 粗粒度的 op, 如将 conv、 add、 batchnorm、 relu 融合为 conv\_add\_batchnorm\_relu).
 方便进行算法优化.
@@ -160,7 +161,7 @@ sh build.sh android yolo
 ### 五. kernel
 kernel 为 op 的底层运算实现, 主要有两个函数, Init 和 Compute, 分别用来初始化、预处理 和 运算操作, 值得提出的是, kernel 会根据泛型特化到不同的平台, 如图所示:
 
-![设备特化](./images/devices.png "设备特化")
+![设备特化]![](http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-07-02-15305191401976.png)
 
 不同平台的 kernel 实现, 为同一个 kernel 类不同泛型的特化实现, 目前有三个平台, arm、mali、fpga, 图中的 central-arm-func\ 目录为 op kernel 的 arm 实现, 它承担了 arm\ 目录下 kernel 的底层实现, 同时 arm 处理器作为中央处理器, central-arm-func\ 也可以作为其他协处理器的底层实现, 如: fpga 的某一个 op kernel 还没有 fpga 协处理器的实现, 就可以直接调用使用这里的 arm 实现.