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index ac51c01d69df7dfa595f886efed666e6bcc739cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/README.en.md
+++ /dev/null
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-[](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/VisualDL)
-[](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/tree/develop/docs)
-[](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/releases)
-[](LICENSE)
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-## 介绍
-VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能，项目正处于高速迭代中，新的组件会不断加入。
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-目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言，VisualDL原生支持python的使用，
-通过在模型的Python配置中添加几行，便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。
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-除了Python SDK之外，VisualDL底层采用C++编写，其暴露的C++ SDK也可以集成到其他平台中，
-实现原生的性能和定制效果。
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-## 组件
-VisualDL 目前支持以下组件：
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-- scalar
-- histogram
-- image
-- audio
-- graph
-- high dimensional
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-### Scalar
-可以用于展示训练测试的误差趋势
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-### Histogram
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-用于可视化任何tensor中元素分布的变化趋势
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-### Image
-可以用于可视化任何tensor，或模型生成的图片
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-### Audio
-可用于播放输入或生成的音频样本
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-### Graph
-VisualDL的graph支持paddle program的展示，同时兼容 ONNX(Open Neural Network Exchange)[https://github.com/onnx/onnx]，通过与 python SDK的结合，VisualDL可以兼容包括 PaddlePaddle, pytorch, mxnet在内的大部分主流DNN平台。
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-要进行paddle模型的展示，需要进行以下两步操作：
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-1. 在paddle代码中，调用`fluid.io.save_inference_model()`接口保存模型
-2. 在命令行界面，使用`visualdl --model_pb [paddle_model_dir]` 加载paddle模型
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-### High Dimensional
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-用高维度数据映射在2D/3D来可视化嵌入
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-## 快速尝试
-请使用下面的命令，来快速测试 VisualDL。
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-```
-# 安装，建议是在虚拟环境或anaconda下。
-pip install --upgrade visualdl
-
-# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
-vdl_create_scratch_log
-visualdl --logdir=scratch_log --port=8080
-
-# 访问 http://127.0.0.1:8080
-```
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-如果出现`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'file'`, 是因为protobuf不是3.5以上，运行`pip install --upgrade protobuf`就能解决。
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-如果以上步骤还有出现其他问题，很可能是因为python或pip不同版本或不同位置所致，以下安装方法能解决。
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-## 使用 virtualenv 安装
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-[Virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/) 能创建独立Python环境，也能确保Python和pip的相对位置正确。
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-在macOS上，安装pip和virtualenv如下：
-```
-sudo easy_install pip
-pip install --upgrade virtualenv
-```
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-在Linux上，安装pip和virtualenv如下:
-```
-sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
-```
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-然后创建一个虚拟环境：
-```
-virtualenv ~/vdl # for Python2.7
-virtualenv -p python3 ~/vdl for Python 3.x
-```
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-```~/vdl``` 是你的Virtualenv目录, 你也可以选择任一目录。
-
-激活虚拟环境如下：
-```
-source ~/vdl/bin/activate
-```
-
-现在再安装 VisualDL 和运行范例：
-
-```
-pip install --upgrade visualdl
-
-# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
-vdl_create_scratch_log
-visualdl --logdir=scratch_log --port=8080
-
-# 访问 http://127.0.0.1:8080
-```
-
-如果在虚拟环境下仍然遇到安装问题，请尝试以下方法。
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-## 使用 Anaconda 安装
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-Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
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-请根据[Anaconda下载网站](https://www.anaconda.com/download) 的指示去下载和安装Anaconda.
-下载Python 3.6版本的command-Line installer.
-
-创建conda环境名字为```vdl```或任何名字:
-```
-conda create -n vdl pip python=2.7 # or python=3.3, etc.
-```
-
-激活conda环境如下:
-```
-source activate vdl
-```
-
-现在再安装 VisualDL 和运行范例：
-
-```
-pip install --upgrade visualdl
-
-# 运行一个例子，vdl_create_scratch_log 将创建测试日志
-vdl_create_scratch_log
-visualdl --logdir=scratch_log --port=8080
-
-# 访问 http://127.0.0.1:8080
-```
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-如果仍然遇到安装问题，请尝试以下用源代码安装方法。
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-### 使用代码安装
-```
-#建議是在虚拟环境或anaconda下。
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git
-cd VisualDL
-
-python setup.py bdist_wheel
-pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl
-```
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-如果打包和安装遇到其他问题，不安装只想运行Visual DL可以看[这里](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/docs/how_to_dev_frontend_en.md)
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-## SDK
-VisualDL 同时提供了python SDK 和 C++ SDK 来实现不同方式的使用。
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-### Python SDK
-VisualDL 现在支持 Python 2和 Python 3。
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-以最简单的Scalar组件为例，尝试创建一个scalar组件并插入多个时间步的数据：
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-```python
-import random
-from visualdl import LogWriter
-
-logdir = "./tmp"
-logger = LogWriter(logdir, sync_cycle=10000)
-
-# mark the components with 'train' label.
-with logger.mode("train"):
- # create a scalar component called 'scalars/scalar0'
- scalar0 = logger.scalar("scalars/scalar0")
-
-# add some records during DL model running.
-for step in range(100):
- scalar0.add_record(step, random.random())
-```
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-### C++ SDK
-上面 Python SDK 中代码完全一致的C++ SDK用法如下
-```c++
-#include
-#include
-#include "visualdl/sdk.h"
-
-namespace vs = visualdl;
-namespace cp = visualdl::components;
-
-int main() {
- const std::string dir = "./tmp";
- vs::LogWriter logger(dir, 10000);
-
- logger.SetMode("train");
- auto tablet = logger.AddTablet("scalars/scalar0");
-
- cp::Scalar scalar0(tablet);
-
- for (int step = 0; step < 1000; step++) {
- float v = (float)std::rand() / RAND_MAX;
- scalar0.AddRecord(step, v);
- }
-
- return 0;
-}
-```
-## 启动Board
-当训练过程中已经产生了日志数据，就可以启动board进行实时预览可视化信息
-### 在命令行中启动
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-```
-visualdl --logdir
-```
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-board 还支持一些参数来实现远程的访问：
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-- `--host` 设定IP
-- `--port` 设定端口
-- `-m / --model_pb` 指定 ONNX 格式的模型文件
-### 在Python脚本中启动
-```python
->>> from visualdl.server import app
-
->>> app.run(logdir="SOME_LOG_DIR")
-```
-`app.run()`支持命令行启动的所有参数，除此之外，还可以通过指定`open_browser=True`，自动打开浏览器。
-### 贡献
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-VisualDL 是由 [PaddlePaddle](http://www.paddlepaddle.org/) 和
-[ECharts](http://echarts.baidu.com/) 合作推出的开源项目。我们欢迎所有人使用，提意见以及贡献代码。
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-## 更多细节
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-想了解更多关于VisualDL的使用介绍，请查看[文档](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/tree/develop/demo)