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Merge remote-tracking branch 'upstream/release/0.14.0' into release/0.14.0

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安装说明 安装说明
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您可以使用我们提供的安装包,或使用源代码,安装PaddlePaddle。 若您的系统为Linux或Windows,您可以使用我们提供的安装包来安装PaddlePaddle。
对于MacOS系统,我们暂未提供安装包,您可以使用 :ref:`source` 的方式安装。
.. _install_linux: .. _install_linux:
...@@ -27,7 +30,7 @@ ...@@ -27,7 +30,7 @@
.. code-block:: bash .. code-block:: bash
pip install paddlepaddle==0.12.0 pip install paddlepaddle==0.13.0
如果需要安装支持GPU的版本(cuda9.0_cudnn7_avx_openblas),需要执行: 如果需要安装支持GPU的版本(cuda9.0_cudnn7_avx_openblas),需要执行:
...@@ -36,11 +39,14 @@ ...@@ -36,11 +39,14 @@
pip install paddlepaddle-gpu pip install paddlepaddle-gpu
当前的默认版本是0.13.0,PaddlePaddle针对不同需求提供了更多版本的安装包,部分列表如下: PaddlePaddle针对不同需求提供了更多版本的安装包,部分列表如下:
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版本号 版本说明 版本号 版本说明
================================= ======================================== ================================= ========================================
paddlepaddle-gpu==0.14.0 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.14.0版本
paddlepaddle-gpu==0.14.0.post87 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.14.0版本
paddlepaddle-gpu==0.14.0.post85 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.14.0版本
paddlepaddle-gpu==0.13.0 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.13.0版本 paddlepaddle-gpu==0.13.0 使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.13.0版本
paddlepaddle-gpu==0.12.0 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.12.0版本 paddlepaddle-gpu==0.12.0 使用CUDA 8.0和cuDNN 5编译的0.12.0版本
paddlepaddle-gpu==0.11.0.post87 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.11.0版本 paddlepaddle-gpu==0.11.0.post87 使用CUDA 8.0和cuDNN 7编译的0.11.0版本
...@@ -112,21 +118,36 @@ paddlepaddle-gpu==0.11.0 使用CUDA 7.5和cuDNN 5编译的0.11.0版 ...@@ -112,21 +118,36 @@ paddlepaddle-gpu==0.11.0 使用CUDA 7.5和cuDNN 5编译的0.11.0版
推荐您下载 `PaddlePaddle快速安装包 <http://paddle-windows.bj.bcebos.com/PaddlePaddle-windows.zip>`_, 推荐您下载 `PaddlePaddle快速安装包 <http://paddle-windows.bj.bcebos.com/PaddlePaddle-windows.zip>`_,
该安装包能够帮助您判断、安装适合的Docker,并引导您在Docker中使用PaddlePaddle。 该安装包能够帮助您判断、安装适合的Docker,并引导您在Docker中使用PaddlePaddle。
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todo: windows的安装包要放在百度云上
注意事项: 注意事项:
* 系统要求:windows7&8&10 * 系统要求:windows7, windows8和 windows10(windows10-家庭版不适用)
* 下载安装包后,请您右键选择“以管理员身份运行”。 * 下载安装包后,请您右键start.bat,选择“以管理员身份运行”。
* PaddlePaddle不支持在windows使用GPU。 * PaddlePaddle不支持在windows使用GPU。
* 请确认您的机器已在BIOS中开启虚拟化功能。
Docker安装完成后,请您执行下面的步骤: Docker安装完成后,请您执行下面的步骤:
请您右键选择”以管理员身份运行“,来启动Docker客户端 请您右键选择”以管理员身份运行“,来启动Docker客户端
我们为您提供了Ubuntu 16和CentOS 7两种镜像,您可以选择其一
获取0.13.0版Docker image(Ubuntu 16)
.. code-block:: bash
docker pull paddlepaddle/paddlepaddle_cpu_ubuntu16
获取0.13.0版Docker image (CentOS 7)
.. code-block:: bash
docker pull paddlepaddle/paddlepaddle_cpu_centos7
然后执行以下命令:
获取Image ID 获取Image ID
.. code-block:: bash .. code-block:: bash
...@@ -150,6 +171,13 @@ Docker安装完成后,请您执行下面的步骤: ...@@ -150,6 +171,13 @@ Docker安装完成后,请您执行下面的步骤:
.. code-block:: bash .. code-block:: bash
docker attach container docker attach container
.. _install_mac:
在MacOS安装PaddlePaddle
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对于MacOS系统,我们暂未提供pip安装方式,您可以使用 :ref:`source` 的方式安装。
.. _others: .. _others:
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...@@ -31,12 +31,13 @@ Fluid模型配置和参数文件的工具。 ...@@ -31,12 +31,13 @@ Fluid模型配置和参数文件的工具。
在目标检测任务中,我们介绍了如何基于\ `PASCAL 在目标检测任务中,我们介绍了如何基于\ `PASCAL
VOC <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/>`__\ 、\ `MS VOC <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/>`__\ 、\ `MS
COCO <http://cocodataset.org/#home>`__\ 数据的训练目标检测算法SSD,SSD全称Single COCO <http://cocodataset.org/#home>`__\ 数据训练通用物体检测模型,当前介绍了SSD算法,SSD全称Single Shot MultiBox Detector,是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一,具有检测速度快且检测精度高的特点。
Shot MultiBox
Detector,是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一,具有检测速度快且检测精度高的特点,并开源了训练好的\ `MobileNet-SSD模型 <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/object_detection/README_cn.md#模型发布>`__\ 开放环境中的检测人脸,尤其是小的、模糊的和部分遮挡的人脸也是一个具有挑战的任务。我们也介绍了如何基于 `WIDER FACE <http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/>`_ 数据训练百度自研的人脸检测PyramidBox模型,该算法于2018年3月份在WIDER FACE的多项评测中均获得 `第一名 <http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/WiderFace_Results.html>`_
- `Single Shot MultiBox - `Single Shot MultiBox
Detector <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/object_detection/README_cn.md>`__ Detector <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/object_detection/README_cn.md>`__
- `Face Detector: PyramidBox <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/face_detection/README_cn.md>`_
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