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develop/doc/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst.txt

@@ -63,12 +63,35 @@ CPU-only version and a CUDA GPU version and their no-AVX versions.
 
 We put the docker images on `dockerhub.com
 <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_. You can find the
-latest versions under "tags" tab at dockerhub.com. If you are in
-China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the
-download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in
-the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
+latest versions under "tags" tab at dockerhub.com. 
 
-1. Production images, this image might have multiple variants:
+** NOTE: If you are in China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.**
+
+
+1. development image :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
+
+   This image has packed related develop tools and runtime
+   environment. Users and developers can use this image instead of
+   their own local computer to accomplish development, build,
+   releasing, document writing etc. While different version of paddle
+   may depends on different version of libraries and tools, if you
+   want to setup a local environment, you must pay attention to the
+   versions.  The development image contains:
+   
+   - gcc/clang
+   - nvcc
+   - Python
+   - sphinx
+   - woboq
+   - sshd
+     
+   Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
+   the server and run :code:`docker exec` to enter the docker
+   container and start their work.  Also they can start a development
+   docker image with SSHD service, so they can login to the container
+   and start work.
+
+2. Production images, this image might have multiple variants:
 
    - GPU/AVX：:code:`paddlepaddle/paddle:<version>-gpu`
    - GPU/no-AVX：:code:`paddlepaddle/paddle:<version>-gpu-noavx`
@@ -84,7 +107,7 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
 
       if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
 
-   
+   **NOTE：versions after 0.10.0 will automatically detect system AVX support, so manual detect is not needed in this case.**
    To run the CPU-only image as an interactive container:
 
    .. code-block:: bash
@@ -103,29 +126,6 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
 
       nvidia-docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash
 
-2. development image :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
-
-   This image has packed related develop tools and runtime
-   environment. Users and developers can use this image instead of
-   their own local computer to accomplish development, build,
-   releasing, document writing etc. While different version of paddle
-   may depends on different version of libraries and tools, if you
-   want to setup a local environment, you must pay attention to the
-   versions.  The development image contains:
-   
-   - gcc/clang
-   - nvcc
-   - Python
-   - sphinx
-   - woboq
-   - sshd
-     
-   Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
-   the server and run :code:`docker exec` to enter the docker
-   container and start their work.  Also they can start a development
-   docker image with SSHD service, so they can login to the container
-   and start work.
-
 
 Train Model Using Python API
 ----------------------------

develop/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.html

@@ -239,11 +239,31 @@ runtime environment that running PaddlePaddle needs. For each version
 of PaddlePaddle, we release both of them. Production image includes
 CPU-only version and a CUDA GPU version and their no-AVX versions.</p>
 <p>We put the docker images on <a class="reference external" href="https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/">dockerhub.com</a>. You can find the
-latest versions under &#8220;tags&#8221; tab at dockerhub.com. If you are in
-China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the
-download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in
-the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.</p>
+latest versions under &#8220;tags&#8221; tab at dockerhub.com.</p>
+<p>** NOTE: If you are in China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.**</p>
 <ol class="arabic">
+<li><p class="first">development image <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddlepaddle/paddle:&lt;version&gt;-dev</span></code></p>
+<p>This image has packed related develop tools and runtime
+environment. Users and developers can use this image instead of
+their own local computer to accomplish development, build,
+releasing, document writing etc. While different version of paddle
+may depends on different version of libraries and tools, if you
+want to setup a local environment, you must pay attention to the
+versions.  The development image contains:</p>
+<ul class="simple">
+<li>gcc/clang</li>
+<li>nvcc</li>
+<li>Python</li>
+<li>sphinx</li>
+<li>woboq</li>
+<li>sshd</li>
+</ul>
+<p>Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
+the server and run <code class="code docutils literal"><span class="pre">docker</span> <span class="pre">exec</span></code> to enter the docker
+container and start their work.  Also they can start a development
+docker image with SSHD service, so they can login to the container
+and start work.</p>
+</li>
 <li><p class="first">Production images, this image might have multiple variants:</p>
 <ul class="simple">
 <li>GPU/AVX：<code class="code docutils literal"><span class="pre">paddlepaddle/paddle:&lt;version&gt;-gpu</span></code></li>
@@ -258,7 +278,8 @@ supports AVX:</p>
 <div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="k">if</span> cat /proc/cpuinfo <span class="p">|</span> grep -i avx<span class="p">;</span> <span class="k">then</span> <span class="nb">echo</span> Yes<span class="p">;</span> <span class="k">else</span> <span class="nb">echo</span> No<span class="p">;</span> <span class="k">fi</span>
 </pre></div>
 </div>
-<p>To run the CPU-only image as an interactive container:</p>
+<p><strong>NOTE：versions after 0.10.0 will automatically detect system AVX support, so manual detect is not needed in this case.</strong>
+To run the CPU-only image as an interactive container:</p>
 <div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0 /bin/bash
 </pre></div>
 </div>
@@ -270,28 +291,6 @@ using <a class="reference external" href="https://github.com/NVIDIA/nvidia-docke
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">development image <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddlepaddle/paddle:&lt;version&gt;-dev</span></code></p>
-<p>This image has packed related develop tools and runtime
-environment. Users and developers can use this image instead of
-their own local computer to accomplish development, build,
-releasing, document writing etc. While different version of paddle
-may depends on different version of libraries and tools, if you
-want to setup a local environment, you must pay attention to the
-versions.  The development image contains:</p>
-<ul class="simple">
-<li>gcc/clang</li>
-<li>nvcc</li>
-<li>Python</li>
-<li>sphinx</li>
-<li>woboq</li>
-<li>sshd</li>
-</ul>
-<p>Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
-the server and run <code class="code docutils literal"><span class="pre">docker</span> <span class="pre">exec</span></code> to enter the docker
-container and start their work.  Also they can start a development
-docker image with SSHD service, so they can login to the container
-and start work.</p>
-</li>
 </ol>
 </div>
 <div class="section" id="train-model-using-python-api">

develop/doc_cn/_sources/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst.txt

@@ -3,6 +3,43 @@ PaddlePaddle的Docker容器使用方式
 
 PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器。因为Docker能在所有主要操作系统（包括Linux，Mac OS X和Windows）上运行。 请注意，您需要更改 `Dockers设置 <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/627>`_ 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。
 
+Docker使用入门
+------------------------------
+
+几个基础的概念帮助理解和使用Docker：
+
+- *镜像*：一个Docker镜像是一个打包好的软件。它包含了这个软件本身和它所依赖的运行环境。PaddlePaddle的Docker镜像就包含了PaddlePaddle的Python库以及其依赖的多个Python库。这样我们可以直接在Docker中运行需要的程序而不需要安装后在执行。可以执行：
+
+  .. code-block:: bash
+
+     docker images
+
+  来列出当前系统中的所有镜像，同样可以执行：
+
+  .. code-block:: bash
+		  
+     docker pull paddlepaddle/paddle:0.10.0
+
+  来下载Docker镜像，paddlepaddle/paddle是从官方镜像源Dockerhub.com下载的，推荐国内用户使用ocker.paddlepaddle.org/paddle下载。
+
+- *容器*： 如果说一个Docker镜像就是一个程序，那容器就是这个程序运行时产生的“进程”。
+  实际上，一个容器就是一个操作系统的进程，但是是运行在独立的进程空间，文件系统以及网络之上。
+  可以执行：
+
+  .. code-block:: bash
+
+     docker run paddlepaddle/paddle:0.10.0
+
+  来使用一个镜像启动一个容器。
+
+- 默认情况下，Docker容器会运行在独立的文件系统空间之上，我们无法在Docker容器中
+  访问到主机上的文件。可以通过*挂载Volume*的方式，将主机上的文件或目录挂载到
+  Docker容器中。下面的命令把当前目录挂载到了容器中的 /data 目录下，容器使用
+  debian镜像，并且启动后执行 :code:`ls /data`。
+
+  .. code-block:: bash
+
+     docker run --rm -v $(pwd):/data debian ls /data
 
 PaddlePaddle发布的Docker镜像使用说明
 ------------------------------
@@ -12,11 +49,11 @@ PaddlePaddle需要的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打
 像，称为生产镜像，里面涵盖了PaddlePaddle运行所需的所有环境。每次
 PaddlePaddle发布新版本的时候都会发布对应版本的生产镜像以及开发镜像。运
 行镜像包括纯CPU版本和GPU版本以及其对应的非AVX版本。我们会在
-`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_ 提供最新
-的Docker镜像，可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。为了方便在国
-内的开发者下载Docker镜像，我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您
-在国内，请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成
-docker.paddlepaddle.org/paddle。
+`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_ 
+和国内镜像`docker.paddlepaddle.org` 提供最新
+的Docker镜像，可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。
+
+**注意：为了方便在国内的开发者下载Docker镜像，我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您在国内，请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成docker.paddlepaddle.org/paddle。**
 
 1. 开发镜像：:code:`paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev`
 
@@ -68,6 +105,8 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。
 
    如果输出是No，就需要选择使用no-AVX的镜像
 
+   **注：在0.10.0之后的版本，PaddlePaddle都可以自动判断硬件是否支持AVX，所以无需判断AVX即可使用**
+
    以上方法在GPU镜像里也能用，只是请不要忘记提前在物理机上安装GPU最新驱动。
    为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行，我们推荐使用[nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)来运行镜像。
 

develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.html

@@ -194,6 +194,38 @@
   <div class="section" id="paddlepaddledocker">
 <h1>PaddlePaddle的Docker容器使用方式<a class="headerlink" href="#paddlepaddledocker" title="永久链接至标题">¶</a></h1>
 <p>PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器。因为Docker能在所有主要操作系统（包括Linux，Mac OS X和Windows）上运行。 请注意，您需要更改 <a class="reference external" href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/627">Dockers设置</a> 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。</p>
+<div class="section" id="docker">
+<h2>Docker使用入门<a class="headerlink" href="#docker" title="永久链接至标题">¶</a></h2>
+<p>几个基础的概念帮助理解和使用Docker：</p>
+<ul>
+<li><p class="first"><em>镜像</em>：一个Docker镜像是一个打包好的软件。它包含了这个软件本身和它所依赖的运行环境。PaddlePaddle的Docker镜像就包含了PaddlePaddle的Python库以及其依赖的多个Python库。这样我们可以直接在Docker中运行需要的程序而不需要安装后在执行。可以执行：</p>
+<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>docker images
+</pre></div>
+</div>
+<p>来列出当前系统中的所有镜像，同样可以执行：</p>
+<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>docker pull paddlepaddle/paddle:0.10.0
+</pre></div>
+</div>
+<p>来下载Docker镜像，paddlepaddle/paddle是从官方镜像源Dockerhub.com下载的，推荐国内用户使用ocker.paddlepaddle.org/paddle下载。</p>
+</li>
+<li><p class="first"><em>容器</em>： 如果说一个Docker镜像就是一个程序，那容器就是这个程序运行时产生的“进程”。
+实际上，一个容器就是一个操作系统的进程，但是是运行在独立的进程空间，文件系统以及网络之上。
+可以执行：</p>
+<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>docker run paddlepaddle/paddle:0.10.0
+</pre></div>
+</div>
+<p>来使用一个镜像启动一个容器。</p>
+</li>
+<li><p class="first">默认情况下，Docker容器会运行在独立的文件系统空间之上，我们无法在Docker容器中
+访问到主机上的文件。可以通过*挂载Volume*的方式，将主机上的文件或目录挂载到
+Docker容器中。下面的命令把当前目录挂载到了容器中的 /data 目录下，容器使用
+debian镜像，并且启动后执行 <code class="code docutils literal"><span class="pre">ls</span> <span class="pre">/data</span></code>。</p>
+<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>docker run --rm -v <span class="k">$(</span><span class="nb">pwd</span><span class="k">)</span>:/data debian ls /data
+</pre></div>
+</div>
+</li>
+</ul>
+</div>
 <div class="section" id="id1">
 <h2>PaddlePaddle发布的Docker镜像使用说明<a class="headerlink" href="#id1" title="永久链接至标题">¶</a></h2>
 <p>我们把PaddlePaddle的编译环境打包成一个镜像，称为开发镜像，里面涵盖了
@@ -201,11 +233,10 @@ PaddlePaddle需要的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打
 像，称为生产镜像，里面涵盖了PaddlePaddle运行所需的所有环境。每次
 PaddlePaddle发布新版本的时候都会发布对应版本的生产镜像以及开发镜像。运
 行镜像包括纯CPU版本和GPU版本以及其对应的非AVX版本。我们会在
-<a class="reference external" href="https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/">dockerhub.com</a> 提供最新
-的Docker镜像，可以在&#8221;tags&#8221;标签下找到最新的Paddle镜像版本。为了方便在国
-内的开发者下载Docker镜像，我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您
-在国内，请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成
-docker.paddlepaddle.org/paddle。</p>
+<a class="reference external" href="https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/">dockerhub.com</a>
+和国内镜像`docker.paddlepaddle.org` 提供最新
+的Docker镜像，可以在&#8221;tags&#8221;标签下找到最新的Paddle镜像版本。</p>
+<p><strong>注意：为了方便在国内的开发者下载Docker镜像，我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您在国内，请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成docker.paddlepaddle.org/paddle。</strong></p>
 <ol class="arabic">
 <li><p class="first">开发镜像：<code class="code docutils literal"><span class="pre">paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev</span></code></p>
 <p>这个镜像包含了Paddle相关的开发工具以及编译和运行环境。用户可以使用开发镜像代替配置本地环境，完成开发，编译，发布，
@@ -247,6 +278,7 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。</p>
 </pre></div>
 </div>
 <p>如果输出是No，就需要选择使用no-AVX的镜像</p>
+<p><strong>注：在0.10.0之后的版本，PaddlePaddle都可以自动判断硬件是否支持AVX，所以无需判断AVX即可使用</strong></p>
 <p>以上方法在GPU镜像里也能用，只是请不要忘记提前在物理机上安装GPU最新驱动。
 为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行，我们推荐使用[nvidia-docker](<a class="reference external" href="https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker">https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker</a>)来运行镜像。</p>
 <div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>nvidia-docker run -it --rm paddledev/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash