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doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst

-使用deb包在Ubuntu上安装PaddlePaddle
+Ubuntu部署PaddlePaddle
 ===================================
 
-PaddlePaddle目前支持使用deb包安装。Paddle的 :code:`deb` 安装包在ubuntu 14.04中正确，但理论上支持其他的 debian 发行版。
+PaddlePaddle提供了ubuntu 14.04 deb安装包。
 
+安装
+------
 
-PaddlePaddle的ubuntu安装包分为四个版本，他们是 cpu、gpu、cpu-noavx、gpu-noavx 四个版本。其中 noavx 用于不支持AVX指令集的cpu。安装包的下载地址是\: https://github.com/baidu/Paddle/releases/
+安装包的下载地址是\: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases
 
+它包含四个版本\:
 
-用户需要先将PaddlePaddle安装包下载到本地，然后执行如下 :code:`gdebi` 命令即可完成安装。
+* cpu版本: 支持主流x86处理器平台, 使用了avx指令集。
 
-..  code-block:: shell
+* cpu-noavx版本：支持主流x86处理器平台，没有使用avx指令集。
+
+* gpu版本：支持主流x86处理器平台，支持nvidia cuda平台，使用了avx指令集。
 
-    gdebi paddle-*-cpu*.deb
+* gpu-noavx版本：支持主流x86处理器平台，支持nvidia cuda平台，没有使用avx指令集。
 
-如果 :code:`gdebi` 没有安装,则需要使用 :code:`sudo apt-get install gdebi`, 来安装 :code:`gdebi` 。
+下载完相关安装包后，执行:
 
+..  code-block:: shell
 
-或者使用下面一条命令安装.
+    sudo apt-get install gdebi
+    gdebi paddle-*-cpu.deb
+
+或者:
 
 ..  code-block:: shell
 
-    dpkg -i paddle-*-cpu*.deb
+    dpkg -i paddle-*-cpu.deb
     apt-get install -f
 
+
 在 :code:`dpkg -i` 的时候如果报一些依赖未找到的错误是正常的，
 在 :code:`apt-get install -f` 里会继续安装 PaddlePaddle。
 
-需要注意的是，如果使用GPU版本的PaddlePaddle，请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中，
-并设置好对应的环境变量(LD_LIBRARY_PATH等等)。
-
-安装完成后,可以使用命令 :code:`paddle version` 查看安装后的paddle 版本。可能的输出为
+安装完成后，可以使用命令 :code:`paddle version` 查看安装后的paddle 版本:
 
 ..  literalinclude:: paddle_version.txt
 
@@ -39,45 +46,16 @@ PaddlePaddle的ubuntu安装包分为四个版本，他们是 cpu、gpu、cpu-noa
 libcudart.so/libcudnn.so找不到
 ++++++++++++++++++++++++++++++
 
-安装完成PaddlePaddle后，运行 :code:`paddle train` 报错\:
-
-..	code-block:: shell
-
-	0831 12:36:04.151525  1085 hl_dso_loader.cc:70] Check failed: nullptr != *dso_handle For Gpu version of PaddlePaddle, it couldn't find CUDA library: libcudart.so Please make sure you already specify its path.Note: for training data on Cpu using Gpu version of PaddlePaddle,you must specify libcudart.so via LD_LIBRARY_PATH.
-
-PaddlePaddle使用运行时动态连接CUDA的so，如果在 LD_LIBRARY_PATH里面找不到这些动态
-库的话，会报寻找不到这些动态库。
-
-解决方法很简单，就是将这些动态库加到环境变量里面。比较可能的命令如下。
+安装完成后，运行 :code:`paddle train` 报错\:
 
-..	code-block:: text
+.. 	code-block:: shell
 
-	export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
+	  0831 12:36:04.151525  1085 hl_dso_loader.cc:70] Check failed: nullptr != *dso_handle For Gpu version of PaddlePaddle, it couldn't find CUDA library: libcudart.so Please make sure you already specify its path.Note: for training data on Cpu using Gpu version of PaddlePaddle,you must specify libcudart.so via LD_LIBRARY_PATH.
 
-CUDA Driver找不到
-+++++++++++++++++
+原因是未设置cuda运行时环境变量。 如果使用GPU版本的PaddlePaddle，请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中，并设置：
 
-运行 :code:`paddle train` 报错\:
-
-..	code-block:: text
-
-	F0831 12:39:16.699000  1090 hl_cuda_device.cc:530] Check failed: cudaSuccess == cudaStat (0 vs. 35) Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
-
-PaddlePaddle运行时如果没有寻找到cuda的driver，变会报这个错误。解决办法是将cuda 
-driver添加到LD_LIBRARY_PATH中。比较可能的命令如下。
-
-..	code-block:: text
-
-	export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-
-config文件找不到
-++++++++++++++++
-
-运行 :code:`paddle train` 得到结果\:
-
-..	code-block:: text
+..  code-block:: shell
 
-	F0831 20:53:07.525789  1302 TrainerMain.cpp:94] Check failed: config != nullptr no valid config
+    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH
+    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
 
-PaddlePaddle在运行时找不到对应的config文件，说明命令行参数 :code:`config` 没有设置。
-而这个一般说明PaddlePaddle已经安装完毕了。
\ No newline at end of file

doc_cn/faq/index.rst

@@ -4,22 +4,18 @@ PaddlePaddle常见问题
 
 ..  contents::
 
-1. 如何减少PaddlePaddle的内存占用
+1. 如何减少内存占用
 ---------------------------------
 
-神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作。经常会消耗数十G的内存和数G的显存。
+神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作，经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。
 PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\:
 
-* DataProvider缓冲池内存 (只针对内存)
-* 神经元激活内存 （针对内存和显存）
-* 参数内存 (针对内存和显存)
+* DataProvider缓冲池内存（只针对内存）
+* 神经元激活内存（针对内存和显存）
+* 参数内存 （针对内存和显存）
 * 其他内存杂项
 
-这其中，其他内存杂项是指PaddlePaddle本身所用的一些内存，包括字符串分配，临时变量等等，
-这些内存就不考虑如何缩减了。
-
-其他的内存的减少方法依次为
-
+其中，其他内存杂项是指PaddlePaddle本身所用的一些内存，包括字符串分配，临时变量等等，暂不考虑在内。
 
 减少DataProvider缓冲池内存
 ++++++++++++++++++++++++++
@@ -39,28 +35,28 @@ PyDataProvider使用的是异步加载，同时在内存里直接随即选取数
 
 ..  literalinclude:: reduce_min_pool_size.py
 
-这样做可以极大的减少内存占用，并且可能会加速训练过程。 详细文档参考 `这里
+这样做可以极大的减少内存占用，并且可能会加速训练过程，详细文档参考 `这里
 <../ui/data_provider/pydataprovider2.html#provider>`_ 。
 
 神经元激活内存
 ++++++++++++++
 
-神经网络在训练的时候，会对每一个激活暂存一些数据，包括激活，參差等等。
+神经网络在训练的时候，会对每一个激活暂存一些数据，如神经元激活值等。
 在反向传递的时候，这些数据会被用来更新参数。这些数据使用的内存主要和两个参数有关系，
 一是batch size，另一个是每条序列(Sequence)长度。所以，其实也是和每个mini-batch中包含
 的时间步信息成正比。
 
-所以，做法可以有两种。他们是
+所以做法可以有两种：
 
 * 减小batch size。 即在网络配置中 :code:`settings(batch_size=1000)` 设置成一个小一些的值。但是batch size本身是神经网络的超参数，减小batch size可能会对训练结果产生影响。
 * 减小序列的长度，或者直接扔掉非常长的序列。比如，一个数据集大部分序列长度是100-200,
-  但是突然有一个10000长的序列，就很容易导致内存超限。特别是在LSTM等RNN中。
+  但是突然有一个10000长的序列，就很容易导致内存超限，特别是在LSTM等RNN中。
 
 参数内存
 ++++++++
 
 PaddlePaddle支持非常多的优化算法(Optimizer)，不同的优化算法需要使用不同大小的内存。
-例如如果使用 :code:`adadelta` 算法，则需要使用参数规模大约5倍的内存。 如果参数保存下来的
+例如使用 :code:`adadelta` 算法，则需要使用等于权重参数规模大约5倍的内存。举例，如果参数保存下来的模型目录
 文件为 :code:`100M`， 那么该优化算法至少需要 :code:`500M` 的内存。
 
 可以考虑使用一些优化算法，例如 :code:`momentum`。
@@ -68,11 +64,11 @@ PaddlePaddle支持非常多的优化算法(Optimizer)，不同的优化算法需
 2. 如何加速PaddlePaddle的训练速度
 ---------------------------------
 
-PaddlePaddle是神经网络训练平台，加速PaddlePaddle训练有如下几个方面\：
+加速PaddlePaddle训练可以考虑从以下几个方面\：
 
 * 减少数据载入的耗时
 * 加速训练速度
-* 利用更多的计算资源
+* 利用分布式训练驾驭更多的计算资源
 
 减少数据载入的耗时
 ++++++++++++++++++
@@ -108,25 +104,20 @@ PaddlePaddle支持Sparse的训练，sparse训练需要训练特征是 :code:`spa
 利用更多的计算资源可以分为一下几个方式来进行\:
 
 * 单机CPU训练
-  * 使用多线程训练。设置命令行参数 :code:`trainer_count`，即可以设置参与训练的线程数量。使用方法为 :code:`paddle train --trainer_count=4`
+  * 使用多线程训练。设置命令行参数 :code:`trainer_count`。
+
 * 单机GPU训练
-  * 使用显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu`。 使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true`
-  * 使用多块显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu` 和 :code:`trainer_count`。使用 :code:`--use_gpu=True` 开启GPU训练，使用 :code:`trainer_count` 指定显卡数量。使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true --trainer_count=4`
+  * 使用显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu`。
+  * 使用多块显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu` 和 :code:`trainer_count` 。
+
 * 多机训练
-  * 使用多机训练的方法也比较简单，需要先在每个节点启动 :code:`paddle pserver`，在使用 :code:`paddle train --pservers=192.168.100.1,192.168.100.2` 来指定每个pserver的ip地址
-  * 具体的多机训练方法参考 `多机训练 <TBD>`_ 文档。
+  * 具体的多机训练方法参考  `多机训练文档 <../ui/data_provider/pydataprovider2.html#provider>`_ 。
 
 
 3. 遇到“非法指令”或者是“illegal instruction” 
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-paddle在进行计算的时候为了提升计算性能，使用了avx指令。部分老的cpu型号无法支持这样的指令。通常来说执行下grep avx /proc/cpuinfo看看是否有输出即可知道是否支持。（另：用此方法部分虚拟机可能检测到支持avx指令但是实际运行会挂掉，请当成是不支持，看下面的解决方案）
-
-解决办法是\:
-
-* 使用 NO_AVX的 `安装包 <../build_and_install/index.html>`_ 或者 `Docker image <../build_and_install/install/docker_install.html>`_
-* 或者，使用 :code:`-DWITH_AVX=OFF` 重新编译PaddlePaddle。
-
+PaddlePaddle使用avx SIMD指令提高cpu执行效率，因此错误的使用二进制发行版可能会导致这种错误，请选择正确的版本。
 
 4. 如何选择SGD算法的学习率
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@@ -158,7 +149,7 @@ paddle在进行计算的时候为了提升计算性能，使用了avx指令。
 6. 如何共享参数
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-PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID，相同名字的参数，会共享参数。设置参数的名字，可以使用 :code:`ParamAttr(name="YOUR_PARAM_NAME")` 来设置。更方便的设置方式，是想要共享的参数使用同样的 :code:`ParamAttr` 对象。
+PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID，相同名字的参数，会共享参数。设置参数的名字，可以使用 :code:`ParamAttr(name="YOUR_PARAM_NAME")` 来设置。更方便的设置方式，是使得要共享的参数使用同样的 :code:`ParamAttr` 对象。
 
 简单的全连接网络，参数共享的配置示例为\:
 
@@ -208,9 +199,6 @@ PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID，相同名字
     paddle package is already in your PYTHONPATH. But unittest need a clean environment.
     Please uninstall paddle package before start unittest. Try to 'pip uninstall paddle'.
     
-解决办法是：卸载paddle包 :code:`pip uninstall paddle`。
-
-原因是：单元测试使用了一个旧版本的python包，而没有测试到代码中实际修改的python包。即单元测试需要一个干净的环境：
+解决办法是：
 
-* 如果paddle包已经在python的site-packages里面了，那么单元测试时使用的paddle包，就是site-packages里面的python包，而不是源码目录里 :code:`/python` 目录下的python包。
-* 即便设置了 :code:`PYTHONPATH` 到 :code:`/python` 也没用，因为python的搜索路径是优先已经安装的python包。
\ No newline at end of file
+* 卸载PaddlePaddle包 :code:`pip uninstall paddle`, 清理掉老旧的PaddlePaddle安装包，使得单元测试有一个干净的环境。如果PaddlePaddle包已经在python的site-packages里面，单元测试会引用site-packages里面的python包，而不是源码目录里 :code:`/python` 目录下的python包。同时，即便设置 :code:`PYTHONPATH` 到 :code:`/python` 也没用，因为python的搜索路径是优先已经安装的python包。