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svn commit: r1858059 [34/38] - in /incubator/singa/site/trunk: ./ en/ en/_sources/ en/_sources/community/ en/_sources/develop/ en/_sources/docs/ en/_sources/docs/model_zoo/ en/_sources/docs/model_zoo/caffe/ en/_sources/docs/model_zoo/char-rnn/ en/_sour...

Modified: incubator/singa/site/trunk/zh/docs/installation.html
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/zh/docs/installation.html?rev=1858059&r1=1858058&r2=1858059&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/zh/docs/installation.html (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/zh/docs/installation.html Wed Apr 24 14:57:35 2019
@@ -1,5 +1,5 @@
 
- 
+
 
 <!DOCTYPE html>
 <!--[if IE 8]><html class="no-js lt-ie9" lang="en" > <![endif]-->
@@ -9,7 +9,7 @@
   
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
   
-  <title>安装 &mdash; incubator-singa 2.0.0 documentation</title>
+  <title>安装 &mdash; incubator-singa 1.1.0 documentation</title>
   
 
   
@@ -38,18 +38,18 @@
     <link rel="search" title="Search" href="../search.html" />
     <link rel="next" title="软件架构" href="software_stack.html" />
     <link rel="prev" title="文档" href="index.html" />
-     <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
-     <!--link href="../_static/fontawesome-all.min.css" rel="stylesheet" type="text/css"-->
-   <link rel="stylesheet" href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.0.13/css/all.css" integrity="sha384-DNOHZ68U8hZfKXOrtjWvjxusGo9WQnrNx2sqG0tfsghAvtVlRW3tvkXWZh58N9jp" crossorigin="anonymous">
-     <style>
-   .fa:hover {
-       opacity: 0.7;
-   }
-   .fab:hover {
-       opacity: 0.7;
-   }
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- 
+    <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
+    <!--link href="../_static/fontawesome-all.min.css" rel="stylesheet" type="text/css"-->
+	<link rel="stylesheet" href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.0.13/css/all.css" integrity="sha384-DNOHZ68U8hZfKXOrtjWvjxusGo9WQnrNx2sqG0tfsghAvtVlRW3tvkXWZh58N9jp" crossorigin="anonymous">
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+	    opacity: 0.7;
+	}
+	.fab:hover {
+	    opacity: 0.7;
+	}
+    </style>
+
 </head>
 
 <body class="wy-body-for-nav">
@@ -216,12 +216,12 @@
 <p>目前，SINGA有适用于Linux和MacOSX的conda软件包（Python 2.7和Python 3.6）。
 建议使用<a class="reference external" href="https://conda.io/miniconda.html">Miniconda3</a>与SINGA一起使用。安装完miniconda后，执行以下命令之一来安装SINGA。</p>
 <ol>
-<li><p class="first">CPU版本</p>
+<li><p>CPU版本</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> <span class="n">conda</span> <span class="n">install</span> <span class="o">-</span><span class="n">c</span> <span class="n">nusdbsystem</span> <span class="n">singa</span><span class="o">-</span><span class="n">cpu</span>
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">由CUDA和cuDNN支持的GPU版本</p>
+<li><p>由CUDA和cuDNN支持的GPU版本</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> <span class="n">conda</span> <span class="n">install</span> <span class="o">-</span><span class="n">c</span> <span class="n">nusdbsystem</span> <span class="n">singa</span><span class="o">-</span><span class="n">gpu</span>
 </pre></div>
 </div>
@@ -278,29 +278,30 @@
 有关在Ubuntu 16.04上安装它们的说明，
 请参阅SINGA <a class="reference external" href="https://github.com/apache/incubator-singa/blob/master/tool/docker/">Dockerfiles</a>。</p>
 <ul class="simple">
-<li>cmake (&gt;=2.8)</li>
-<li>gcc (&gt;=4.8.1) or Clang</li>
-<li>google protobuf (&gt;=2.5)</li>
-<li>blas (tested with openblas &gt;=0.2.10)</li>
-<li>swig(&gt;=3.0.10) for compiling PySINGA</li>
-<li>numpy(&gt;=1.11.0) for compiling PySINGA</li>
+<li><p>cmake (&gt;=2.8)</p></li>
+<li><p>gcc (&gt;=4.8.1) or Clang</p></li>
+<li><p>google protobuf (&gt;=2.5)</p></li>
+<li><p>blas (tested with openblas &gt;=0.2.10)</p></li>
+<li><p>swig(&gt;=3.0.10) for compiling PySINGA</p></li>
+<li><p>numpy(&gt;=1.11.0) for compiling PySINGA</p></li>
 </ul>
 <ol class="simple">
-<li>在incubator-singa目录下创建一个<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">build</span></code>文件夹并进入其中</li>
-<li>运行 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">cmake</span> <span class="pre">[options]</span> <span class="pre">..</span></code>
-默认情况下除了<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON</span></code>，其他所有可选项都是OFF<ul>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_MODULES=ON</span></code>, 当protobuf和blas没有被安装时使用</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_CUDA=ON</span></code>, 当CUDA和cuDNN可用时使用</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON=ON</span></code>, 用于编译PySINGA</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON3=ON</span></code>, 用于支持Python 3编译 (默认的是Python 2)</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_OPENCL=ON</span></code>, 用于支持OpenCL编译</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">PACKAGE=ON</span></code>, 用于创建Debian包</li>
-<li><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">ENABLE_TEST</span></code>，用于编译单元测试用例</li>
+<li><p>在incubator-singa目录下创建一个<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">build</span></code>文件夹并进入其中</p></li>
+<li><p>运行 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">cmake</span> <span class="pre">[options]</span> <span class="pre">..</span></code>
+默认情况下除了<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON</span></code>，其他所有可选项都是OFF</p>
+<ul class="simple">
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_MODULES=ON</span></code>, 当protobuf和blas没有被安装时使用</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_CUDA=ON</span></code>, 当CUDA和cuDNN可用时使用</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON=ON</span></code>, 用于编译PySINGA</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_PYTHON3=ON</span></code>, 用于支持Python 3编译 (默认的是Python 2)</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">USE_OPENCL=ON</span></code>, 用于支持OpenCL编译</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">PACKAGE=ON</span></code>, 用于创建Debian包</p></li>
+<li><p><code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">ENABLE_TEST</span></code>，用于编译单元测试用例</p></li>
 </ul>
 </li>
-<li>编译代码， 如： <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">make</span></code></li>
-<li>进入python文件夹</li>
-<li>运行 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pip</span> <span class="pre">install</span> <span class="pre">.</span></code>或者 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pip</span> <span class="pre">install</span> <span class="pre">-e</span> <span class="pre">.</span></code>。第二个指令创建符号链接而不是将文件复制到python站点包文件夹中。</li>
+<li><p>编译代码， 如： <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">make</span></code></p></li>
+<li><p>进入python文件夹</p></li>
+<li><p>运行 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pip</span> <span class="pre">install</span> <span class="pre">.</span></code>或者 <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">pip</span> <span class="pre">install</span> <span class="pre">-e</span> <span class="pre">.</span></code>。第二个指令创建符号链接而不是将文件复制到python站点包文件夹中。</p></li>
 </ol>
 <p>当USE_PYTHON=ON时，第4步和第5步用于安装PySINGA。</p>
 <p>在通过ENABLE_TEST=ON编译好SINGA后，你可以运行单元测试</p>
@@ -370,9 +371,9 @@
 </div>
 <p>另外，你将需要OpenCL Installable Client Driver (ICD)以在你的平台上运行OpenCL。</p>
 <ul class="simple">
-<li>对于AMD和Nvidia GPU, 驱动包还需要包含正确的OpenCL ICD。</li>
-<li>对于英特尔CPUs和/或GPUs, 可以从<a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-drivers">英特尔官网</a>上获取到。 注意， 官网上提供的驱动仅支持近期的CPUs和GPUs。</li>
-<li>对于更老的英特尔CPUs，你可以选用<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">beignet-opencl-icd</span></code>包。</li>
+<li><p>对于AMD和Nvidia GPU, 驱动包还需要包含正确的OpenCL ICD。</p></li>
+<li><p>对于英特尔CPUs和/或GPUs, 可以从<a class="reference external" href="https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-drivers">英特尔官网</a>上获取到。 注意， 官网上提供的驱动仅支持近期的CPUs和GPUs。</p></li>
+<li><p>对于更老的英特尔CPUs，你可以选用<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">beignet-opencl-icd</span></code>包。</p></li>
 </ul>
 <p>注意，在CPU上运行OpenCL目前是不推荐的，因为很慢。 内存传输是以秒的级别（CPU上为1000 ms，而GPU上为1毫秒）。</p>
 <p>更多关于OpenCL环境配置的信息可以从<a class="reference external" href="https://wiki.tiker.net/OpenCLHowTo">这里</a>获得。</p>
@@ -397,15 +398,15 @@
 <div class="section" id="faq">
 <h2>FAQ<a class="headerlink" href="#faq" title="Permalink to this headline">¶</a></h2>
 <ul>
-<li><p class="first">Q: 在使用由wheel安装的PySINGA(‘import singa’)时，出现错误。</p>
+<li><p>Q: 在使用由wheel安装的PySINGA(‘import singa’)时，出现错误。</p>
 <p>A: 请查看<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">python</span> <span class="pre">-c</span> <span class="pre">&quot;from</span> <span class="pre">singa</span> <span class="pre">import</span> <span class="pre">_singa_wrap&quot;</span></code>详细错误提示。 这有时是由依赖库造成的，比如，有多个版本的protobuf，cudnn缺失，numpy版本不匹配。 下面的步骤详述了不同的案例：</p>
 <ol>
-<li><p class="first">检查cudnn，cuda和gcc版本，推荐使用cudnn5，cuda7.5和gcc4.8/4.9。 如果gcc是5.0版本， 需要降低版本。 如果cudnn确实或者与wheel版本不匹配，你可以将正确的cudnn版本下载到~/local/cudnn/ 并且</p>
+<li><p>检查cudnn，cuda和gcc版本，推荐使用cudnn5，cuda7.5和gcc4.8/4.9。 如果gcc是5.0版本， 需要降低版本。 如果cudnn确实或者与wheel版本不匹配，你可以将正确的cudnn版本下载到~/local/cudnn/ 并且</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> $ echo &quot;export LD_LIBRARY_PATH=/home/&lt;yourname&gt;/local/cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH&quot; &gt;&gt; ~/.bashrc
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">如果是protobuf的问题，需要下载最新的<a class="reference external" href="https://issues.apache.org/jira/browse/SINGA-255">编译过protobuf和openblas的whl文件</a>。 或者，你可以从源码安装protobuf到指定文件夹，比如：~/local/；解压tar文件，然后执行</p>
+<li><p>如果是protobuf的问题，需要下载最新的<a class="reference external" href="https://issues.apache.org/jira/browse/SINGA-255">编译过protobuf和openblas的whl文件</a>。 或者，你可以从源码安装protobuf到指定文件夹，比如：~/local/；解压tar文件，然后执行</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> $ ./configure --prefix=/home/&lt;yourname&gt;local
  $ make &amp;&amp; make install
  $ echo &quot;export LD_LIBRARY_PATH=/home/&lt;yourname&gt;/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH&quot; &gt;&gt; ~/.bashrc
@@ -413,9 +414,8 @@
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">如果找不到其他python库，你可以用pip或conda创建python虚拟环境。</p>
-</li>
-<li><p class="first">如果不是以上原因造成的，进入<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">_singa_wrap.so</span></code>所在文件夹，执行</p>
+<li><p>如果找不到其他python库，你可以用pip或conda创建python虚拟环境。</p></li>
+<li><p>如果不是以上原因造成的，进入<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">_singa_wrap.so</span></code>所在文件夹，执行</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> $ python
  &gt;&gt; import importlib
  &gt;&gt; importlib.import_module(&#39;_singa_wrap&#39;)
@@ -431,33 +431,33 @@
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 运行<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">cmake</span> <span class="pre">..</span></code>报错，找不到依赖库。</p>
+<li><p>Q: 运行<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">cmake</span> <span class="pre">..</span></code>报错，找不到依赖库。</p>
 <p>A: 如果你没有安装相应库，就去安装它们。如果你把这些库安装在非系统默认的路径下，如/usr/local，你可以将正确路径导出到环境变量中：</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ export CMAKE_INCLUDE_PATH=&lt;path to your header file folder&gt;
   $ export CMAKE_LIBRARY_PATH=&lt;path to your lib file folder&gt;
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">make</span></code>报错，如连接阶段</p>
+<li><p>Q: <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">make</span></code>报错，如连接阶段</p>
 <p>A: 如果你的库文件在非系统默认路径下，你需要导出相应的变量</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ export LIBRARY_PATH=&lt;path to your lib file folder&gt;
   $ export LD_LIBRARY_PATH=&lt;path to your lib file folder&gt;
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 头文件错误，比如：’cblas.h no such file or directory exists’</p>
+<li><p>Q: 头文件错误，比如：’cblas.h no such file or directory exists’</p>
 <p>A: 你需要把cblas.h的路径加入到CPLUS_INCLUDE_PATH，如</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ export CPLUS_INCLUDE_PATH=/opt/OpenBLAS/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q:编译SINGA时，我发现了错误<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">SSE2</span> <span class="pre">instruction</span> <span class="pre">set</span> <span class="pre">not</span> <span class="pre">enabled</span></code></p>
+<li><p>Q:编译SINGA时，我发现了错误<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">SSE2</span> <span class="pre">instruction</span> <span class="pre">set</span> <span class="pre">not</span> <span class="pre">enabled</span></code></p>
 <p>A:你可以尝试如下命令</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ make CFLAGS=&#39;-msse2&#39; CXXFLAGS=&#39;-msse2&#39;
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q:当我试图导入.py文件时，我得到错误提示<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">ImportError:</span> <span class="pre">cannot</span> <span class="pre">import</span> <span class="pre">name</span> <span class="pre">enum_type_wrapper</span></code>。</p>
+<li><p>Q:当我试图导入.py文件时，我得到错误提示<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">ImportError:</span> <span class="pre">cannot</span> <span class="pre">import</span> <span class="pre">name</span> <span class="pre">enum_type_wrapper</span></code>。</p>
 <p>A: 你需要安装绑定到python的protobuf，可以由如下命令安装</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ sudo apt-get install protobuf
 </pre></div>
@@ -470,7 +470,7 @@
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当我从源码创建OpenBLAS时，被告知需要Fortran编译器。</p>
+<li><p>Q: 当我从源码创建OpenBLAS时，被告知需要Fortran编译器。</p>
 <p>A: 你可以用如下命令编译OpenBLAS</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ make ONLY_CBLAS=1
 </pre></div>
@@ -480,7 +480,7 @@
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当我创建protocol buffer时，出现错误提示<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">GLIBC++_3.4.20</span> <span class="pre">not</span> <span class="pre">found</span> <span class="pre">in</span> <span class="pre">/usr/lib64/libstdc++.so.6</span></code>。</p>
+<li><p>Q: 当我创建protocol buffer时，出现错误提示<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">GLIBC++_3.4.20</span> <span class="pre">not</span> <span class="pre">found</span> <span class="pre">in</span> <span class="pre">/usr/lib64/libstdc++.so.6</span></code>。</p>
 <p>A: 这说明连接器找到了libstdc++.so.6，但是这个库属于一个更老版本的GCC编译器。 要编译的程序依赖于定义在新版本GCC下的libstdc++库，所以连接器必须被告知如何找到新版的可共享的libstdc++库。 最简单的处理方法是找到正确的libstdc++库，导出到LD_LIBRARY_PATH变量。 比如，如果GLIBC++_3.4.20被列在如下命令的输出中</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ strings /usr/local/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBC++
 </pre></div>
@@ -490,7 +490,7 @@
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当我创建glog时报错，”src/logging_unittest.cc:83:20: error: ‘gflags’ is not a namespace-name”。</p>
+<li><p>Q: 当我创建glog时报错，”src/logging_unittest.cc:83:20: error: ‘gflags’ is not a namespace-name”。</p>
 <p>A: 这可能是你装了一个不同命名空间的gflags，比如”google”，所以glog找不到’gflags’命名空间。 gflags不是创建glog必须的， 所以你可以修改configure.ac文件以忽略gflags。</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  <span class="mf">1.</span> <span class="n">cd</span> <span class="n">to</span> <span class="n">glog</span> <span class="n">src</span> <span class="n">directory</span>
   <span class="mf">2.</span> <span class="n">change</span> <span class="n">line</span> <span class="mi">125</span> <span class="n">of</span> <span class="n">configure</span><span class="o">.</span><span class="n">ac</span>  <span class="n">to</span> <span class="s2">&quot;AC_CHECK_LIB(gflags, main, ac_cv_have_libgflags=0, ac_cv_have_libgflags=0)&quot;</span>
@@ -499,16 +499,16 @@
 </div>
 <p>之后，你可以重新创建glog。</p>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当使用虚拟环境时，每次我运行pip install都会重新安装numpy。 然而，在<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">import</span> <span class="pre">numpy</span></code>时，numpy可能并没有被使用。</p>
+<li><p>Q: 当使用虚拟环境时，每次我运行pip install都会重新安装numpy。 然而，在<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">import</span> <span class="pre">numpy</span></code>时，numpy可能并没有被使用。</p>
 <p>A: 这可能是因为在使用虚拟环境时，<code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">PYTHONPATH</span></code>被设置成了空以防止与虚拟环境中的路径发生冲突。</p>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当从源码编译PySINGA时，会因为缺失&lt;numpy/objectarray.h&gt;而出现编译错误。</p>
+<li><p>Q: 当从源码编译PySINGA时，会因为缺失&lt;numpy/objectarray.h&gt;而出现编译错误。</p>
 <p>A: 请安装numpy并且通过如下命令导出numpy头文件</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ export CPLUS_INCLUDE_PATH=`python -c &quot;import numpy; print numpy.get_include()&quot;`:$CPLUS_INCLUDE_PATH
 </pre></div>
 </div>
 </li>
-<li><p class="first">Q: 当在Mac OS X下运行PySINGA时，我得到了错误信息”Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread Abort trap: 6”。</p>
+<li><p>Q: 当在Mac OS X下运行PySINGA时，我得到了错误信息”Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread Abort trap: 6”。</p>
 <p>A: 这个错误很典型地出现在当你系统中存在多个版本的python并且你是通过pip安装
 SINGA的（这个问题可以通过由conda安装SINGA来解决）， 比如：一个来自于OS，一个通过Homebrew安装。 和SINGA连接的Python必须和Python解析器是同个版本。你可以通过which python来查看python解析器版本，并通过otool -L <path to _singa_wrap.so>检查和PySINGA连接的Python版本。 为了解决这个问题， 需要用正确的Python版本来编译SINGA。 特别地，如果你从源码创建的PySINGA，当唤起<a class="reference external" href="http://stackoverflow.com/questions/15291500/i-have-2-versions-of-python-installed-but-cmake-is-using-older-version-how-do">cmake</a>时你éœ
 €è¦æŒ‡å®šå®‰è£…路径</p>
 <div class="highlight-default notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>  $ cmake -DPYTHON_LIBRARY=`python-config --prefix`/lib/libpython2.7.dylib -DPYTHON_INCLUDE_DIR=`python-config --prefix`/include/python2.7/ ..
@@ -567,50 +567,46 @@ SINGA的（这个问é¢�
   
     
   
+
+<div class="rst-versions" data-toggle="rst-versions" role="note" aria-label="versions">
+  <span class="rst-current-version" data-toggle="rst-current-version">
+    <span class="fa fa-book"> incubator-singa </span>
+    v: latest
+    <span class="fa fa-caret-down"></span>
+  </span>
+  <div class="rst-other-versions">
+      <dl>
+          <dt>Languages</dt>
+          <dd><a href="../../en/index.html">English</a></dd>
+          <dd><a href="../../zh/index.html">中文</a></dd>
+      </dl>
+      <dl>
+          <dt>Versions</dt>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v0.3.0/">0.3</a></dd>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v1.1.0/">1.1</a></dd>
+      </dl>
+
+  </div>
+  <a href="http://incubator.apache.org/"> <img src= "../_static/apache.png" style="background-color:white;"> </a>
+
+  <a href="https://github.com/apache/incubator-singa" class="fa fa-github" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=5bcac385-12c4-4802-aec7-351e09b77b4c" class="fab fa-aws" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://hub.docker.com/r/apache/singa/" class="fab fa-docker" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a> 
+  <a href="https://www.linkedin.com/groups/13550034" class="fa fa-linkedin" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://twitter.com/ApacheSinga" class="fa fa-twitter" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://www.facebook.com/Apache-SINGA-347284219056544/" class="fa fa-facebook" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
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+
+</div>
+
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-       <dl>
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-           <dd><a href="http://singa.apache.org/v1.1.0/">1.1</a></dd>
-       </dl>
- 
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-   <br>
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-   <a href="https://hub.docker.com/r/apache/singa/" class="fab fa-docker" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a> 
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- 
- </div>
- 
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- 
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- 
+
 
 </body>
 </html>
\ No newline at end of file

Modified: incubator/singa/site/trunk/zh/docs/layer.html
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/zh/docs/layer.html?rev=1858059&r1=1858058&r2=1858059&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/zh/docs/layer.html (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/zh/docs/layer.html Wed Apr 24 14:57:35 2019
@@ -1,5 +1,5 @@
 
- 
+
 
 <!DOCTYPE html>
 <!--[if IE 8]><html class="no-js lt-ie9" lang="en" > <![endif]-->
@@ -9,7 +9,7 @@
   
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
   
-  <title>层(Layer) &mdash; incubator-singa 2.0.0 documentation</title>
+  <title>层(Layer) &mdash; incubator-singa 1.1.0 documentation</title>
   
 
   
@@ -38,18 +38,18 @@
     <link rel="search" title="Search" href="../search.html" />
     <link rel="next" title="前馈网络" href="net.html" />
     <link rel="prev" title="张量(Tensor)" href="tensor.html" />
-     <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
-     <!--link href="../_static/fontawesome-all.min.css" rel="stylesheet" type="text/css"-->
-   <link rel="stylesheet" href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.0.13/css/all.css" integrity="sha384-DNOHZ68U8hZfKXOrtjWvjxusGo9WQnrNx2sqG0tfsghAvtVlRW3tvkXWZh58N9jp" crossorigin="anonymous">
-     <style>
-   .fa:hover {
-       opacity: 0.7;
-   }
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-     </style>
- 
+    <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
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+	<link rel="stylesheet" href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.0.13/css/all.css" integrity="sha384-DNOHZ68U8hZfKXOrtjWvjxusGo9WQnrNx2sqG0tfsghAvtVlRW3tvkXWZh58N9jp" crossorigin="anonymous">
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+	.fa:hover {
+	    opacity: 0.7;
+	}
+	.fab:hover {
+	    opacity: 0.7;
+	}
+    </style>
+
 </head>
 
 <body class="wy-body-for-nav">
@@ -284,14 +284,14 @@
 <p>Python层的基类。
 典型地，层实例的生命周期包括：</p>
 <ol class="simple">
-<li>构造层没有input_sample_shapes，转到2;用input_sample_shapes构建层，转到3</li>
-<li>调用setup来创建参数并设置其他元字段</li>
-<li>调用前向传播或访问层成员</li>
-<li>调用后向传播并获取参数完成更新</li>
+<li><p>构造层没有input_sample_shapes，转到2;用input_sample_shapes构建层，转到3</p></li>
+<li><p>调用setup来创建参数并设置其他元字段</p></li>
+<li><p>调用前向传播或访问层成员</p></li>
+<li><p>调用后向传播并获取参数完成更新</p></li>
 </ol>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>name (str)</strong> – 层名</li>
+<li><p><strong>name (str)</strong> – 层名</p></li>
 </ul>
 <hr class="docutils" />
 <div class="section" id="setup-in-shapes">
@@ -299,7 +299,7 @@
 <p>调用C++setup函数创建参数并设置元数据。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>in_shapes</strong> – 如果层接受单个输入tensor，则in_shapes是指定输入tensor形状的单个元组; 如果该层接受多个输入tensor（例如，concatenation层），则in_shapes是元组的元组，每个元组对于一个输入tensor</li>
+<li><p><strong>in_shapes</strong> – 如果层接受单个输入tensor，则in_shapes是指定输入tensor形状的单个元组; 如果该层接受多个输入tensor（例如，concatenation层），则in_shapes是元组的元组，每个元组对于一个输入tensor</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -331,8 +331,8 @@
 <p>当前层的前向传播。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – True (kTrain) for training (kEval); False for evaluating; other values for furture use.</li>
-<li><strong>x (Tensor or list<Tensor>)</strong> – an input tensor if the layer is connected from a single layer; a list of tensors if the layer is connected from multiple layers.</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – True (kTrain) for training (kEval); False for evaluating; other values for furture use.</p></li>
+<li><p><strong>x (Tensor or list<Tensor>)</strong> – an input tensor if the layer is connected from a single layer; a list of tensors if the layer is connected from multiple layers.</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 如果该层被连接在一个单独的层则返回tensor；如果被连接到多个层，则返回一个tensor列表</p>
 </div>
@@ -342,8 +342,8 @@
 <p>当前层的后向传播。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag (int)</strong> – 保留为以后使用</li>
-<li><strong>dy (Tensor or list<Tensor>)</strong> – 与目标损失相对应的梯度tensor</li>
+<li><p><strong>flag (int)</strong> – 保留为以后使用</p></li>
+<li><p><strong>dy (Tensor or list<Tensor>)</strong> – 与目标损失相对应的梯度tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> &lt;dx, &lt;dp1, dp2..&gt;&gt;，dx是输入x的梯度，dpi是第i个参数的梯度</p>
 </div>
@@ -353,7 +353,7 @@
 <p>将层状态tensor移至指定设备。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>device</strong> – swig转换的设备，由singa.device创建</li>
+<li><p><strong>device</strong> – swig转换的设备，由singa.device创建</p></li>
 </ul>
 </div>
 </div>
@@ -378,18 +378,18 @@
 <p>创建一个层做2D卷积。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>nb_kernels (int)</strong> – 输入tensor的通道（核）数</li>
-<li><strong>kernel</strong> – 一个或一对整型数表示核的高和宽</li>
-<li><strong>stride</strong> – 一个或一对整型数表示步长的高和宽</li>
-<li><strong>border_mode (string)</strong> – 填充模式，不区分大小写，‘valid’ -&gt; 在高和宽长度上补0 ‘same’ -&gt; 填充核一半（下取整）数目的0，核必须是奇数</li>
-<li><strong>cudnn_prefer (string)</strong> – 偏好的cudnn卷积算法，可以是‘fatest’, ‘autotune’, ‘limited_workspace’和‘no_workspace’</li>
-<li><strong>data_format (string)</strong> – ‘NCHW’或‘NHWC’</li>
-<li><strong>use_bias (bool)</strong> – True或False</li>
-<li><strong>pad</strong> – 一个或一对整型数表示填充的高和宽</li>
-<li><strong>W_specs (dict)</strong> – 用于指定权重矩阵的规格，字段包括代表参数名称的‘name’，代表学习速率乘数的’lr_mult，代表权重衰减乘数的’’decay_mult’，代表初始化方法的’init’，其可以是’gaussian’，’uniform’，’ xavier’，相应的初始化方法为’’’std’，’mean’，’high’，’low’。TODO（wangwei）’clamp’为渐变约束，value为标量，’regularizer’为正规化，目前支持’l2’</li>
-<li><strong>b_specs (dict)</strong> – 偏移向量的超参数，同W_specs类似</li>
-<li><strong>name (string)</strong> – 层名</li>
-<li><strong>input_sample_shape</strong> – 用于输入tensor形状的三元组，例如（通道，高度，宽度）或（高度，宽度，通道）</li>
+<li><p><strong>nb_kernels (int)</strong> – 输入tensor的通道（核）数</p></li>
+<li><p><strong>kernel</strong> – 一个或一对整型数表示核的高和宽</p></li>
+<li><p><strong>stride</strong> – 一个或一对整型数表示步长的高和宽</p></li>
+<li><p><strong>border_mode (string)</strong> – 填充模式，不区分大小写，‘valid’ -&gt; 在高和宽长度上补0 ‘same’ -&gt; 填充核一半（下取整）数目的0，核必须是奇数</p></li>
+<li><p><strong>cudnn_prefer (string)</strong> – 偏好的cudnn卷积算法，可以是‘fatest’, ‘autotune’, ‘limited_workspace’和‘no_workspace’</p></li>
+<li><p><strong>data_format (string)</strong> – ‘NCHW’或‘NHWC’</p></li>
+<li><p><strong>use_bias (bool)</strong> – True或False</p></li>
+<li><p><strong>pad</strong> – 一个或一对整型数表示填充的高和宽</p></li>
+<li><p><strong>W_specs (dict)</strong> – 用于指定权重矩阵的规格，字段包括代表参数名称的‘name’，代表学习速率乘数的’lr_mult，代表权重衰减乘数的’’decay_mult’，代表初始化方法的’init’，其可以是’gaussian’，’uniform’，’ xavier’，相应的初始化方法为’’’std’，’mean’，’high’，’low’。TODO（wangwei）’clamp’为渐变约束，value为标量，’regularizer’为正规化，目前支持’l2’</p></li>
+<li><p><strong>b_specs (dict)</strong> – 偏移向量的超参数，同W_specs类似</p></li>
+<li><p><strong>name (string)</strong> – 层名</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape</strong> – 用于输入tensor形状的三元组，例如（通道，高度，宽度）或（高度，宽度，通道）</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -410,7 +410,7 @@
 所有的参数都与Conv2D相同，除了下面的参数。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>mode</strong> – 池化模式，model_pb2.PoolingConf.MAX或model_pb2.PoolingConf.AVE</li>
+<li><p><strong>mode</strong> – 池化模式，model_pb2.PoolingConf.MAX或model_pb2.PoolingConf.AVE</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -442,11 +442,11 @@
 <p>批量正则化。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>momentum (float)</strong> – 用于运行的均值和方差</li>
-<li><strong>beta_specs (dict)</strong> – 字典，包括beta参数的字段：’name’参数名称’；lr_mult’学习速率乘数；’decay_mult’权重衰减乘数；’init’初始化方法；可以是’gaussian’，’uniform’和’xavier’，’std’，’mean’，’high’，’low’表示相应初始化方法；’clamp’表示梯度约束，值是标量；’regularizer’用于正则化，目前支持’l2’</li>
-<li><strong>gamma_specs (dict)</strong> – 同beta_specs类似, 但用于gamma参数.</li>
-<li><strong>name (string)</strong> – 层名</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 整型数，至少一个</li>
+<li><p><strong>momentum (float)</strong> – 用于运行的均值和方差</p></li>
+<li><p><strong>beta_specs (dict)</strong> – 字典，包括beta参数的字段：’name’参数名称’；lr_mult’学习速率乘数；’decay_mult’权重衰减乘数；’init’初始化方法；可以是’gaussian’，’uniform’和’xavier’，’std’，’mean’，’high’，’low’表示相应初始化方法；’clamp’表示梯度约束，值是标量；’regularizer’用于正则化，目前支持’l2’</p></li>
+<li><p><strong>gamma_specs (dict)</strong> – 同beta_specs类似, 但用于gamma参数.</p></li>
+<li><p><strong>name (string)</strong> – 层名</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 整型数，至少一个</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -456,9 +456,9 @@
 <p>局部响应归一化。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>size (int)</strong> – 用于归一化的通道数.</li>
-<li><strong>mode (string)</strong> – ‘cross_channel’</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 3维元组，(channel, height, width)</li>
+<li><p><strong>size (int)</strong> – 用于归一化的通道数.</p></li>
+<li><p><strong>mode (string)</strong> – ‘cross_channel’</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 3维元组，(channel, height, width)</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -468,12 +468,12 @@
 <p>进行线性或放射变换，也被叫做内积或全连接层。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>num_output (int)</strong> – 输出特征长度</li>
-<li><strong>use_bias (bool)</strong> – 转换后的特征向量是否加上偏移向量</li>
-<li><strong>W_specs (dict)</strong> – 包含权值矩阵的字段：’name’参数名称’；lr_mult’学习速率乘数；’decay_mult’权重衰减乘数；’init’初始化方法；可以是’gaussian’，’uniform’和’xavier’，’std’，’mean’，’high’，’low’表示相应初始化方法；’clamp’表示梯度约束，值是标量；’regularizer’用于正则化，目前支持’l2’</li>
-<li><strong>b_specs (dict)</strong> – 偏移向量的字段, 同W_specs类似</li>
-<li><strong>W_transpose (bool)</strong> – 如果为真，输出为x*W.T+b</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 输入特征长度</li>
+<li><p><strong>num_output (int)</strong> – 输出特征长度</p></li>
+<li><p><strong>use_bias (bool)</strong> – 转换后的特征向量是否加上偏移向量</p></li>
+<li><p><strong>W_specs (dict)</strong> – 包含权值矩阵的字段：’name’参数名称’；lr_mult’学习速率乘数；’decay_mult’权重衰减乘数；’init’初始化方法；可以是’gaussian’，’uniform’和’xavier’，’std’，’mean’，’high’，’low’表示相应初始化方法；’clamp’表示梯度约束，值是标量；’regularizer’用于正则化，目前支持’l2’</p></li>
+<li><p><strong>b_specs (dict)</strong> – 偏移向量的字段, 同W_specs类似</p></li>
+<li><p><strong>W_transpose (bool)</strong> – 如果为真，输出为x*W.T+b</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 输入特征长度</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -483,8 +483,8 @@
 <p>Dropout层</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>p (float)</strong> – 随机丢掉一个元素（即将其中设为0）的概率</li>
-<li><strong>name (string)</strong> – 层名</li>
+<li><p><strong>p (float)</strong> – 随机丢掉一个元素（即将其中设为0）的概率</p></li>
+<li><p><strong>name (string)</strong> – 层名</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -494,9 +494,9 @@
 <p>激励层</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>name (string)</strong> – 层名</li>
-<li><strong>mode (string)</strong> – ‘relu’, ‘sigmoid’或 ‘tanh’</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</li>
+<li><p><strong>name (string)</strong> – 层名</p></li>
+<li><p><strong>mode (string)</strong> – ‘relu’, ‘sigmoid’或 ‘tanh’</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -506,8 +506,8 @@
 <p>采用SoftMax。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>axis (int)</strong> – 对[axis, -1)的数据逐个进行SoftMax</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</li>
+<li><p><strong>axis (int)</strong> – 对[axis, -1)的数据逐个进行SoftMax</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -517,8 +517,8 @@
 <p>将输入tensor重塑为一个矩阵。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>axis (int)</strong> – 根据指定维度将输入重塑为矩阵，[0,axis)作为行，[axis, -1)作为列</li>
-<li><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</li>
+<li><p><strong>axis (int)</strong> – 根据指定维度将输入重塑为矩阵，[0,axis)作为行，[axis, -1)作为列</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape (tuple)</strong> – 单个样本的形状</p></li>
 </ul>
 </div>
 <hr class="docutils" />
@@ -528,7 +528,7 @@
 <p>对所有输入tensor求和。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>input_sample_shape</strong> – 输入样本的形状。所有样本的形状应该一致。</li>
+<li><p><strong>input_sample_shape</strong> – 输入样本的形状。所有样本的形状应该一致。</p></li>
 </ul>
 <div class="section" id="setup-in-shape">
 <h4>setup(in_shape)<a class="headerlink" href="#setup-in-shape" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
@@ -547,7 +547,7 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>复制每个输入层的梯度tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>grad</strong> - 梯度tensor</li>
+<li><p><strong>grad</strong> - 梯度tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> tensor列表，每个输入层对应其中一个</p>
 </div>
@@ -559,8 +559,8 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>生成输入tensor的多个副本。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>num_output (int)</strong> – 待生成的输出tensor数目</li>
-<li><strong>input_sample_shape()</strong> – 包含一个整型数，代表输入样本特征大小</li>
+<li><p><strong>num_output (int)</strong> – 待生成的输出tensor数目</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape()</strong> – 包含一个整型数，代表输入样本特征大小</p></li>
 </ul>
 <div class="section" id="id4">
 <h4>setup(in_shape)<a class="headerlink" href="#id4" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
@@ -573,8 +573,8 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>生成输入tensor的多个副本。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – 没有用到</li>
-<li><strong>input</strong> – 单个输入tensor</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – 没有用到</p></li>
+<li><p><strong>input</strong> – 单个输入tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 输出tensor列表，每个对应输入的一个拷贝</p>
 </div>
@@ -583,7 +583,7 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>对所有输入tensor求和得到单个输出tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>grad</strong> - 梯度tensor</li>
+<li><p><strong>grad</strong> - 梯度tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 一个tensor，代表所有输入梯度tensor的求和</p>
 </div>
@@ -595,16 +595,16 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>将tensor竖直(axis=0)或水平(axis=1)拼接。目前仅支持2维tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>axis (int)</strong> – 0表示拼接行; 1表示拼接列;</li>
-<li><strong>input_sample_shapes</strong> – 样本形状的元组列表，每个对应一个输入样本的tensor</li>
+<li><p><strong>axis (int)</strong> – 0表示拼接行; 1表示拼接列;</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shapes</strong> – 样本形状的元组列表，每个对应一个输入样本的tensor</p></li>
 </ul>
 <div class="section" id="id6">
 <h4>forward(flag, inputs)<a class="headerlink" href="#id6" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
 <p>拼接所有输入tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – 同Layer::forward()</li>
-<li><strong>input</strong> – tensor列表</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – 同Layer::forward()</p></li>
+<li><p><strong>input</strong> – tensor列表</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 一个拼接后的tensor</p>
 </div>
@@ -612,8 +612,8 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <h4>backward(flag, dy)<a class="headerlink" href="#id7" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – same as Layer::backward()</li>
-<li><strong>dy (Tensor)</strong> – the gradient tensors of y w.r.t objective loss</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – same as Layer::backward()</p></li>
+<li><p><strong>dy (Tensor)</strong> – the gradient tensors of y w.r.t objective loss</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 元组(dx, []), dx是tensor列表，对应输入的梯度；[]是空列表</p>
 </div>
@@ -625,9 +625,9 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>将输入tensor沿竖直(axis=0)或水平(axis=1)分成多个子tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>axis (int)</strong> – 0代表分割行; 1代表分割列;</li>
-<li><strong>slice_point (list)</strong> – 沿着轴分割的位置；n-1个分割点对应n个子tensor；</li>
-<li><strong>input_sample_shape</strong> – 输入样本tensor的形状</li>
+<li><p><strong>axis (int)</strong> – 0代表分割行; 1代表分割列;</p></li>
+<li><p><strong>slice_point (list)</strong> – 沿着轴分割的位置；n-1个分割点对应n个子tensor；</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape</strong> – 输入样本tensor的形状</p></li>
 </ul>
 <div class="section" id="id8">
 <h4>get_output_sample_shape()<a class="headerlink" href="#id8" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
@@ -637,8 +637,8 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>沿给定轴分割输入tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – 同Layer::forward()</li>
-<li><strong>x</strong> – 单个输入tensor</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – 同Layer::forward()</p></li>
+<li><p><strong>x</strong> – 单个输入tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 输出tensor列表</p>
 </div>
@@ -647,9 +647,9 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>拼接所有梯度tensor以生成一个输出tensor。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – 同Layer::backward()</li>
-<li><strong>grads</strong> – tensor列表，每个对应一个分割的梯度tensor
-<strong>返回值：</strong> 元组(dx, []), dx是一个tensor，对应原始输入的梯度；[]是空列表</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – 同Layer::backward()</p></li>
+<li><p><strong>grads</strong> – tensor列表，每个对应一个分割的梯度tensor
+<strong>返回值：</strong> 元组(dx, []), dx是一个tensor，对应原始输入的梯度；[]是空列表</p></li>
 </ul>
 </div>
 </div>
@@ -660,29 +660,29 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
 <p>递归层包含4个单元，即lstm, gru, tanh和relu。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>hidden_size</strong> – 隐含层特征大小，同所有层的堆栈。</li>
-<li><strong>rnn_mode</strong> – 决定了RNN单元，可以是‘lstm’, ‘gru’, ‘tanh’和 ‘relu’。对于每种模式，可以参考cudnn手册。</li>
-<li><strong>num_stacks</strong> – rnn层的堆栈数量。这不同于需要展开的序列长度。</li>
-<li><strong>input_mode</strong> – ‘linear’，通过线性变换将输入特征x转换成大小为hidden_size的特征向量；’skip’，仅要求输入特征大小等于hidden_size。</li>
-<li><strong>bidirection</strong> – 对于双向RNN为真。</li>
-<li><strong>param_specs</strong> – RNN参数的初始化配置。</li>
-<li><strong>input_sample_shape</strong> – 包含一个整型数，代表输入样本的特征大小。</li>
+<li><p><strong>hidden_size</strong> – 隐含层特征大小，同所有层的堆栈。</p></li>
+<li><p><strong>rnn_mode</strong> – 决定了RNN单元，可以是‘lstm’, ‘gru’, ‘tanh’和 ‘relu’。对于每种模式，可以参考cudnn手册。</p></li>
+<li><p><strong>num_stacks</strong> – rnn层的堆栈数量。这不同于需要展开的序列长度。</p></li>
+<li><p><strong>input_mode</strong> – ‘linear’，通过线性变换将输入特征x转换成大小为hidden_size的特征向量；’skip’，仅要求输入特征大小等于hidden_size。</p></li>
+<li><p><strong>bidirection</strong> – 对于双向RNN为真。</p></li>
+<li><p><strong>param_specs</strong> – RNN参数的初始化配置。</p></li>
+<li><p><strong>input_sample_shape</strong> – 包含一个整型数，代表输入样本的特征大小。</p></li>
 </ul>
 <div class="section" id="id10">
 <h4>forward(flag, inputs)<a class="headerlink" href="#id10" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – True(kTrain) 代表训练；False(kEval)代表验证; 其他值用作以后使用。</li>
-<li><strong>&lt;x1, x2,..xn, hx, cx&gt;</strong> – 其中，xi是输入(inputs,)第i个位置的tensor，它的形状是 (batch_size, input_feature_length); xi的batch_size必须大于xi + 1的大小; hx是初始隐藏状态，形状是（num_stacks * bidirection？2：1，batch_size，hidden_size）。 cx是与hy相同形状的初始细胞状态张量。 cx仅对lstm有效。 对于其他RNN，不存在cx。 hx和cx都可以是没有形状和数据的虚拟张量。
-返回值：&lt;y1，y2，… yn，hy，cy&gt;，其中yi是第i个位置的输出张量，其形状是（batch_size，hidden_size *双向？2：1）。 hy是最终的隐藏状态张量。 cx是最终的细胞状态张量。 cx仅用于lstm。</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – True(kTrain) 代表训练；False(kEval)代表验证; 其他值用作以后使用。</p></li>
+<li><p><strong>&lt;x1, x2,..xn, hx, cx&gt;</strong> – 其中，xi是输入(inputs,)第i个位置的tensor，它的形状是 (batch_size, input_feature_length); xi的batch_size必须大于xi + 1的大小; hx是初始隐藏状态，形状是（num_stacks * bidirection？2：1，batch_size，hidden_size）。 cx是与hy相同形状的初始细胞状态张量。 cx仅对lstm有效。 对于其他RNN，不存在cx。 hx和cx都可以是没有形状和数据的虚拟张量。
+返回值：&lt;y1，y2，… yn，hy，cy&gt;，其中yi是第i个位置的输出张量，其形状是（batch_size，hidden_size *双向？2：1）。 hy是最终的隐藏状态张量。 cx是最终的细胞状态张量。 cx仅用于lstm。</p></li>
 </ul>
 </div>
 <div class="section" id="id11">
 <h4>backward(flag, grad)<a class="headerlink" href="#id11" title="Permalink to this headline">¶</a></h4>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – 未来使用</li>
-<li><strong>&lt;dy1, dy2,..dyn, dhy, dcy&gt;</strong> - 其中，dyi是(grad,) 第i个位置的梯度，它的形状是 (batch_size, hidden_size*bidirection?2 (i-th) – 1); dhy是最终隐藏状态的渐变，它的形状是（num_stacks *双向？2：1，batch_size，hidden_size）。dcy是最终单元状态的梯度。 cx仅对lstm有效，其他RNN不存在cx。 dhy和dcy都可以是没有形状和数据的虚拟tensor。</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – 未来使用</p></li>
+<li><p><strong>&lt;dy1, dy2,..dyn, dhy, dcy&gt;</strong> - 其中，dyi是(grad,) 第i个位置的梯度，它的形状是 (batch_size, hidden_size*bidirection?2 (i-th) – 1); dhy是最终隐藏状态的渐变，它的形状是（num_stacks *双向？2：1，batch_size，hidden_size）。dcy是最终单元状态的梯度。 cx仅对lstm有效，其他RNN不存在cx。 dhy和dcy都可以是没有形状和数据的虚拟tensor。</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> &lt;dx1，dx2，… dxn，dhx，dcx&gt;，其中dxi是第i个输入的梯度张量，它的形状是（batch_size，input_feature_length）。 dhx是初始隐藏状态的梯度。 dcx是初始单元状态的梯度，仅对lstm有效。</p>
 </div>
@@ -753,50 +753,46 @@ TODO(wangwei) 元素级别ç
   
     
   
+
+<div class="rst-versions" data-toggle="rst-versions" role="note" aria-label="versions">
+  <span class="rst-current-version" data-toggle="rst-current-version">
+    <span class="fa fa-book"> incubator-singa </span>
+    v: latest
+    <span class="fa fa-caret-down"></span>
+  </span>
+  <div class="rst-other-versions">
+      <dl>
+          <dt>Languages</dt>
+          <dd><a href="../../en/index.html">English</a></dd>
+          <dd><a href="../../zh/index.html">中文</a></dd>
+      </dl>
+      <dl>
+          <dt>Versions</dt>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v0.3.0/">0.3</a></dd>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v1.1.0/">1.1</a></dd>
+      </dl>
+
+  </div>
+  <a href="http://incubator.apache.org/"> <img src= "../_static/apache.png" style="background-color:white;"> </a>
+
+  <a href="https://github.com/apache/incubator-singa" class="fa fa-github" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=5bcac385-12c4-4802-aec7-351e09b77b4c" class="fab fa-aws" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://hub.docker.com/r/apache/singa/" class="fab fa-docker" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a> 
+  <a href="https://www.linkedin.com/groups/13550034" class="fa fa-linkedin" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://twitter.com/ApacheSinga" class="fa fa-twitter" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://www.facebook.com/Apache-SINGA-347284219056544/" class="fa fa-facebook" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+  <a href="https://www.researchgate.net/project/Apache-SINGA" class="fab fa-researchgate" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
+
+</div>
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+        src="https://s3.amazonaws.com/github/ribbons/forkme_right_orange_ff7600.png"
+        alt="Fork me on GitHub">
+</a>
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-           <dt>Languages</dt>
-           <dd><a href="../../index.html">English</a></dd>
-           <dd><a href=".././index.html">中文</a></dd>
-       </dl>
-       <dl>
-           <dt>Versions</dt>
-           <dd><a href="http://singa.apache.org/v0.3.0/">0.3</a></dd>
-           <dd><a href="http://singa.apache.org/v1.1.0/">1.1</a></dd>
-       </dl>
- 
-   </div>
-   <a href="http://www.apache.org" style="color:lightblue;padding: 5px; font-size: 10px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;">Foundation</a>
-   <a href="http://www.apache.org/events/current-event" style="color:lightblue;padding: 5px; font-size: 10px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;">Events</a>
-   <a href="http://www.apache.org/foundation/thanks.html" style="color:lightblue;padding: 5px; font-size: 10px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;">Thanks</a>
-   <a href="http://www.apache.org/foundation/sponsorship.html" style="color:lightblue;padding: 5px; font-size: 10px;  text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;">Sponsorship</a>
-   <a href="http://www.apache.org/licenses/" style="color:lightblue;padding: 5px; font-size: 10px;  text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;">License</a>
-   <br>
-   <a href="https://github.com/apache/incubator-singa" class="fa fa-github" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
-   <a href="https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=5bcac385-12c4-4802-aec7-351e09b77b4c" class="fab fa-aws" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
-   <a href="https://hub.docker.com/r/apache/singa/" class="fab fa-docker" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a> 
-   <a href="https://www.linkedin.com/groups/13550034" class="fa fa-linkedin" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
-   <a href="https://twitter.com/ApacheSinga" class="fa fa-twitter" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
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-   <a href="https://www.researchgate.net/project/Apache-SINGA" class="fab fa-researchgate" style="padding: 10px; font-size: 20px; width: 30px; text-align: center; text-decoration: none; margin: 5px 2px;"></a>
- 
- </div>
- 
-  <a href="https://github.com/apache/incubator-singa">
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-         src="https://s3.amazonaws.com/github/ribbons/forkme_right_orange_ff7600.png"
-         alt="Fork me on GitHub">
- </a>
- 
-  
- 
+
 
 </body>
 </html>
\ No newline at end of file

Modified: incubator/singa/site/trunk/zh/docs/loss.html
URL: http://svn.apache.org/viewvc/incubator/singa/site/trunk/zh/docs/loss.html?rev=1858059&r1=1858058&r2=1858059&view=diff
==============================================================================
--- incubator/singa/site/trunk/zh/docs/loss.html (original)
+++ incubator/singa/site/trunk/zh/docs/loss.html Wed Apr 24 14:57:35 2019
@@ -1,5 +1,5 @@
 
- 
+
 
 <!DOCTYPE html>
 <!--[if IE 8]><html class="no-js lt-ie9" lang="en" > <![endif]-->
@@ -9,7 +9,7 @@
   
   <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
   
-  <title>损失(Loss) &mdash; incubator-singa 2.0.0 documentation</title>
+  <title>损失(Loss) &mdash; incubator-singa 1.1.0 documentation</title>
   
 
   
@@ -38,18 +38,18 @@
     <link rel="search" title="Search" href="../search.html" />
     <link rel="next" title="度量(Metric)" href="metric.html" />
     <link rel="prev" title="初始化器(Initializer)" href="initializer.html" />
-     <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
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-   <link rel="stylesheet" href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.0.13/css/all.css" integrity="sha384-DNOHZ68U8hZfKXOrtjWvjxusGo9WQnrNx2sqG0tfsghAvtVlRW3tvkXWZh58N9jp" crossorigin="anonymous">
-     <style>
-   .fa:hover {
-       opacity: 0.7;
-   }
-   .fab:hover {
-       opacity: 0.7;
-   }
-     </style>
- 
+    <link href="../_static/style.css" rel="stylesheet" type="text/css">
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+	.fa:hover {
+	    opacity: 0.7;
+	}
+	.fab:hover {
+	    opacity: 0.7;
+	}
+    </style>
+
 </head>
 
 <body class="wy-body-for-nav">
@@ -243,9 +243,9 @@
 <h3>evaluate(flag, x, y)<a class="headerlink" href="#evaluate-flag-x-y" title="Permalink to this headline">¶</a></h3>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag (int)</strong> – 必须是kEval</li>
-<li><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</li>
-<li><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor</li>
+<li><p><strong>flag (int)</strong> – 必须是kEval</p></li>
+<li><p><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</p></li>
+<li><p><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> 所有样本的平均损失</p>
 </div>
@@ -255,9 +255,9 @@
 <p>计算损失值</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag</strong> – kTrain/kEval或布尔值。如果是kTrain/True，那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。</li>
-<li><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</li>
-<li><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor, x.shape[0]必须和y.shape[0]相同</li>
+<li><p><strong>flag</strong> – kTrain/kEval或布尔值。如果是kTrain/True，那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。</p></li>
+<li><p><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</p></li>
+<li><p><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor, x.shape[0]必须和y.shape[0]相同</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> tensor，每个样本对应一个浮点型损失值</p>
 </div>
@@ -291,9 +291,9 @@
 <p>通过0.5 * ||x-y||^2计算损失。</p>
 <p><strong>参数：</strong></p>
 <ul class="simple">
-<li><strong>flag (int)</strong> – kTrain或kEval；如果是kTrain，那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。</li>
-<li><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</li>
-<li><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor, 每个样本对应一个整型数, 取值为[0, x.shape[1])。</li>
+<li><p><strong>flag (int)</strong> – kTrain或kEval；如果是kTrain，那么在下一次调用forward前会先调用backward计算梯度。</p></li>
+<li><p><strong>x (Tensor)</strong> – 预测Tensor</p></li>
+<li><p><strong>y (Tensor)</strong> – 真实Tensor, 每个样本对应一个整型数, 取值为[0, x.shape[1])。</p></li>
 </ul>
 <p><strong>返回值：</strong> tensor，每个样本对应一个损失值</p>
 <hr class="docutils" />
@@ -348,50 +348,46 @@
   
     
   
+
+<div class="rst-versions" data-toggle="rst-versions" role="note" aria-label="versions">
+  <span class="rst-current-version" data-toggle="rst-current-version">
+    <span class="fa fa-book"> incubator-singa </span>
+    v: latest
+    <span class="fa fa-caret-down"></span>
+  </span>
+  <div class="rst-other-versions">
+      <dl>
+          <dt>Languages</dt>
+          <dd><a href="../../en/index.html">English</a></dd>
+          <dd><a href="../../zh/index.html">中文</a></dd>
+      </dl>
+      <dl>
+          <dt>Versions</dt>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v0.3.0/">0.3</a></dd>
+          <dd><a href="http://singa.apache.org/v1.1.0/">1.1</a></dd>
+      </dl>
+
+  </div>
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