index_cn.rst.txt 1.4 KB
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新手入门
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.. _quick_install:

快速安装
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PaddlePaddle支持使用pip快速安装,目前支持CentOS 6以上, Ubuntu 14.04以及MacOS 10.12,并安装有Python2.7。
执行下面的命令完成快速安装:

  .. code-block:: bash

     pip install paddlepaddle

如果需要安装支持GPU的版本,需要执行:

  .. code-block:: bash

     pip install paddlepaddle-gpu

更详细的安装和编译方法参考:

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..  toctree::
  :maxdepth: 1

  build_and_install/index_cn.rst

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.. _quick_start:

快速开始
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创建一个 housing.py 并粘贴此Python代码:

  .. code-block:: python

     import paddle.v2 as paddle

     # Initialize PaddlePaddle.
     paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)

     # Configure the neural network.
     x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
     y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())

     # Infer using provided test data.
     probs = paddle.infer(
         output_layer=y_predict,
         parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
         input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])

     for i in xrange(len(probs)):
         print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)

执行 :code:`python housing.py` 瞧! 它应该打印出预测住房数据的清单。

..  toctree::
  :maxdepth: 1

  concepts/use_concepts_cn.rst