diff --git a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst index da2d4234658b6ea4730346e721437cc1633c4362..87c286a1af75e08313813f1373ea03b85d4af523 100644 --- a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst +++ b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst @@ -12,13 +12,13 @@ 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 `_ 提供最新 +`dockerhub.com `_ 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。 -1. 开发镜像：:code:`paddlepaddle/paddle:-dev` +1. 开发镜像：:code:`paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev` 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， 文档编写等工作。由于不同的Paddle的版本可能需要不同的依赖和工具，所以如果需要自行配置开发环境需要考虑版本的因素。 @@ -37,13 +37,13 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。 .. code-block:: bash - docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:-dev /bin/bash + docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev /bin/bash 或者，可以以后台进程方式运行容器： .. code-block:: bash - docker run -d -p 2202:22 -p 8888:8888 paddledev/paddle:-dev + docker run -d -p 2202:22 -p 8888:8888 paddledev/paddle:0.10.0-dev 然后用密码 :code:`root` SSH进入容器： @@ -73,7 +73,7 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。 .. code-block:: bash - nvidia-docker run -it --rm paddledev/paddle:0.10.0rc1-gpu /bin/bash + nvidia-docker run -it --rm paddledev/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash 注意: 如果使用nvidia-docker存在问题，你也许可以尝试更老的方法，具体如下，但是我们并不推荐这种方法。： @@ -81,7 +81,7 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。 export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')" export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}') - docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:-gpu + docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:0.10.0-gpu 3. 运行以及发布您的AI程序 @@ -98,7 +98,7 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。 nvidia-docker run -it -v $PWD:/work paddle /work/a.py - 这里`a.py`包含的所有依赖假设都可以在Paddle的运行容器中。如果需要包含更多的依赖、或者需要发布您的应用的镜像，可以编写`Dockerfile`使用`FROM paddledev/paddle:` + 这里`a.py`包含的所有依赖假设都可以在Paddle的运行容器中。如果需要包含更多的依赖、或者需要发布您的应用的镜像，可以编写`Dockerfile`使用`FROM paddledev/paddle:0.10.0` 创建和发布自己的AI程序镜像。 运行PaddlePaddle Book @@ -177,7 +177,7 @@ Paddle的Docker开发镜像带有一个通过 `woboq code browser .. code-block:: bash - docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:-dev + docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:0.10.0-dev docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx 接着我们就能够打开浏览器在 http://localhost:8088/paddle/ 浏览代码。 diff --git a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst index 03df497506099d2fb758bd0ab437d2c082f2b537..b6fd3329b273aabe80edd5f1ff064a311648b3c2 100644 --- a/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst +++ b/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_en.rst @@ -23,7 +23,7 @@ Docker is simple as long as we understand a few basic concepts: .. code-block:: bash - docker pull paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2 + docker pull paddlepaddle/paddle:0.10.0 to download a Docker image, paddlepaddle/paddle in this example, from Dockerhub.com. @@ -35,7 +35,7 @@ Docker is simple as long as we understand a few basic concepts: .. code-block:: bash - docker run paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2 + docker run paddlepaddle/paddle:0.10.0 to start a container to run a Docker image, paddlepaddle/paddle in this example. @@ -62,7 +62,7 @@ of PaddlePaddle, we release both of them. Production image includes CPU-only version and a CUDA GPU version and their no-AVX versions. We put the docker images on `dockerhub.com -`_. You can find the +`_. 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 @@ -89,7 +89,7 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle. .. code-block:: bash - docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2 /bin/bash + docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0 /bin/bash Above method work with the GPU image too -- the recommended way is using `nvidia-docker `_. @@ -101,7 +101,7 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle. .. code-block:: bash - nvidia-docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2-gpu /bin/bash + nvidia-docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash 2. development image :code:`paddlepaddle/paddle:-dev` @@ -149,13 +149,13 @@ Run the program using docker: .. code-block:: bash - docker run --rm -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2 python /workspace/example.py + docker run --rm -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0 python /workspace/example.py Or if you are using GPU for training: .. code-block:: bash - nvidia-docker run --rm -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2-gpu python /workspace/example.py + nvidia-docker run --rm -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0-gpu python /workspace/example.py Above commands will start a docker container by running :code:`python /workspace/example.py`. It will stop once :code:`python @@ -166,7 +166,7 @@ run PaddlePaddle program interactively: .. code-block:: bash - docker run -it -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2 /bin/bash + docker run -it -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0 /bin/bash # now we are inside docker container cd /workspace python example.py @@ -175,7 +175,7 @@ Running with GPU is identical: .. code-block:: bash - nvidia-docker run -it -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0rc2-gpu /bin/bash + nvidia-docker run -it -v ~/workspace:/workspace paddlepaddle/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash # now we are inside docker container cd /workspace python example.py