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docs/zh_CN/get_started.md

+# 快速开始
 
-## 快速开始使用PaddleGAN
+PaddleGAN是飞桨生成对抗网络（GAN）开发套件，提供多种经典前沿网络的高性能复现，应用覆盖图像生成、风格迁移、动作驱动、影像超分及上色等多种领域。
 
-注意：
-* 开始使用PaddleGAN前请确保已经阅读过[安装文档](./install.md)，并根据[数据准备文档](./data_prepare.md)准备好数据集。
-* 以下教程以CycleGAN模型在Cityscapes数据集上的训练预测作为示例。
+本章节将以CycleGAN模型在Cityscapes数据集上的训练预测作为示例，教大家如何快速上手使用PaddleGAN。
 
+**注意，PaddleGAN中所有的模型配置文件均可在 [./PaddleGAN/configs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/tree/develop/configs) 中找到。**
 
-### 训练
+## 目录
+- [安装](#安装)
+- [数据准备](#数据准备)
+- [训练](#训练)
+  - [单卡训练](#1-单卡训练)
+    - [参数](#参数)
+    - [可视化训练](#可视化训练)
+    - [恢复训练](#恢复训练)
+  - [多卡训练](#2-多卡训练)
+- [预测](#预测)
+
+## 安装
+
+关于安装配置运行环境，请参考[安装文档](./install.md)完成Paddle及PaddleGAN的安装。
+
+在本演示案例中，假设用户将PaddleGAN的代码克隆并放置在 ’/home/paddle‘ 目录中。用户执行的命令操作均在 ’/home/paddle/PaddleGAN‘ 目录下完成。
+
+
+## 数据准备
+
+按照[数据准备文档](./data_prepare.md)准备Cityscapes数据集。
+
+- 使用脚本下载Cityscapes数据集到 ~/.cache/ppgan 并软连接到 PaddleGAN/data/ 下：
+
+```
+python data/download_cyclegan_data.py --name cityscapes
+```
+
+## 训练
+
+### 1. 单卡训练
 
-#### 单卡训练
 ```
 python -u tools/main.py --config-file configs/cyclegan_cityscapes.yaml
 ```
+
 #### 参数
+- `--config-file (str)`: 配置文件的路径。此处用的是CycleGAN在Cityscapes数据集上训练的配置文件。
+- 输出的日志，权重，可视化结果会默认保存在`./output_dir`中，可以通过配置文件中的`output_dir`参数修改：
+
+```
+output_dir: output_dir
+```
+<div align='center'>
+  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/48054808/119620857-0b2ee200-be38-11eb-83c3-9c5c4c4cbedf.png' width=60%>
+</div>
 
-- `--config-file (str)`: 配置文件的路径。
 
- 输出的日志，权重，可视化结果会默认保存在```./output_dir```中，可以通过配置文件中的```output_dir```参数修改：
- ```
- output_dir: output_dir
- ```
+- 保存的文件夹会根据模型名字和时间戳自动生成一个新目录，目录示例如下：
 
- 保存的文件夹会根据模型名字和时间戳自动生成一个新目录，目录示例如下：
 ```
 output_dir
 └── CycleGANModel-2020-10-29-09-21
@@ -44,32 +78,55 @@ output_dir
         ├── epoch002_real_B.png
         ├── epoch002_rec_A.png
         └── epoch002_rec_B.png
+
 ```
-同时可以通过在配置文件中添加参数```enable_visualdl: true```使用[飞桨VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)对训练过程产生的指标或生成的图像进行记录，并运行相应命令对训练过程进行实时监控：
+
+#### 可视化训练
+
+[飞桨VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)是针对深度学习模型开发所打造的可视化分析工具，提供关键指标的实时趋势可视化、样本训练中间过程可视化、网络结构可视化等等，更能直观展示超参与模型效果间关系，辅助实现高效调参。
+
+以下操作请确保您已完成[VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)的安装，安装指南请见[VisualDL安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/README_CN.md#%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%96%B9%E5%BC%8F)。
+
+**通过在配置文件 cyclegan_cityscapes.yaml 中添加参数`enable_visualdl: true`使用 [飞桨VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)对训练过程产生的指标或生成的图像进行记录，并运行相应命令对训练过程进行实时监控：**
+
+<div align='center'>
+  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/48054808/119621184-68c32e80-be38-11eb-9830-95429db787cf.png' width=60%>
+</div>
+
+如果想要自定义[飞桨VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)可视化内容，可以到 [./PaddleGAN/ppgan/engine/trainer.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/ppgan/engine/trainer.py) 中进行修改。
+
+本地启动命令：
+
 ```
 visualdl --logdir output_dir/CycleGANModel-2020-10-29-09-21/
 ```
+更多启动方式及可视化功能使用指南请见[VisualDL使用指南](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/docs/components/README_CN.md)。
 
 #### 恢复训练
 
-训练过程中默认会保存上一个epoch的checkpoint，方便恢复训练
+在训练过程中默认会**保存上一个epoch的checkpoint在`output_dir`中，方便恢复训练。**
+
+本次示例中，cyclegan的训练默认**每五个epoch会保存checkpoint**，如需更改，可以到**config文件中的`interval`**进行修改。
+
+<div align='center'>
+  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/48054808/120147997-2758c780-c21a-11eb-9cf1-4288dbc01d22.png' width=60%>
+</div>
+
 ```
 python -u tools/main.py --config-file configs/cyclegan_cityscapes.yaml --resume your_checkpoint_path
 ```
-#### 参数
+- `--resume (str)`: 用来恢复训练的checkpoint路径（保存于上面配置文件中设置的output所在路径）。
 
-- `--resume (str)`: 用来恢复训练的checkpoint路径。
+### 2. 多卡训练
 
-#### 多卡训练:
 ```
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m paddle.distributed.launch tools/main.py --config-file configs/cyclegan_cityscapes.yaml
 ```
 
-### 预测
+## 预测
+
 ```
 python tools/main.py --config-file configs/cyclegan_cityscapes.yaml --evaluate-only --load your_weight_path
 ```
-
-#### 参数
 - `--evaluate-only`: 是否仅进行预测。
 - `--load (str)`: 训练好的权重路径。

docs/zh_CN/install.md

@@ -2,13 +2,16 @@
 本文档包含了如何安装PaddleGAN以及相关依赖，更多产品简介请参考[README](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md)。
 
 ## 环境依赖
+
 - PaddlePaddle >= 2.1.0
 - Python >= 3.6
 - CUDA >= 10.1
 
+
 ## 安装PaddlePaddle
 
 ```
+
 # CUDA10.1
 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0.post101 -f https://mirror.baidu.com/pypi/simple