fix for install doc in develop (PaddlePaddle#1014)

*  fix for FluidDoc/doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst in develop

doc/fluid/beginners_guide/install/index_cn.rst

@@ -3,41 +3,293 @@
 ==========
 本说明将指导您在64位操作系统编译和安装PaddlePaddle
 
-PaddlePaddle目前支持的Python版本包括：Python（64 bit） 2.7-3.7
+1. 操作系统要求：
+============================
 
-PaddlePaddle目前支持以下环境：
+* Windows 7 / 8 / 10，专业版 / 企业版
 
-* *Ubuntu 14.04 /16.04 /18.04*
-* *CentOS 7 / 6*
-* *MacOS 10.11 / 10.12 / 10.13 / 10.14*
-* *Windows7 / 8/ 10(专业版/企业版)*
+* Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04
 
-请确保您的环境满足以上条件，我们默认提供的安装同时需要您的计算机拥有64位操作系统，处理器支持AVX指令集和MKL，如您有其他需求，请参考 `多版本whl包安装列表 <Tables.html/#ciwhls>`_
+* CentOS 6 / 7
 
-- 如果您希望使用 `pip <https://pypi.org/pypi/>`_ 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令:
+* MacOS 10.11 / 10.12 / 10.13 / 10.14
 
-:code:`pip install -U paddlepaddle` （CPU版本最新）
+* 操作系统要求是 64 位版本
 
-:code:`pip install -U paddlepaddle-gpu` （GPU版本最新）
+2. Python 和 pip 版本要求：
+============================
 
-注：:code:`pip install -U paddlepaddle-gpu` 命令将安装支持CUDA 9.0 cuDNN v7的PaddlePaddle，如果您的CUDA或cuDNN版本与此不同，可以参考 `这里 <https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu/#history>`_ 了解其他CUDA/cuDNN版本所适用的安装命令
+* Python 2 的版本要求 2.7.15+
 
-如果您希望通过 ``pip`` 方式安装老版本的PaddlePaddle，您可以使用如下命令：
+* Python 3 的版本要求 3.5.1+/3.6/3.7
 
-:code:`pip install -U paddlepaddle==[PaddlePaddle版本号]` (CPU版，具体版本号请参考 `这里 <https://pypi.org/project/paddlepaddle/#history>`_ )
+* Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 9.0.1+
 
-:code:`pip install -U paddlepaddle-gpu==[PaddlePaddle版本号]` (GPU版,具体版本号请参考 `这里 <https://pypi.org/project/paddlepaddle-gpu/#history>`_ )
+* Python 和 pip 要求是 64 位版本
 
-- 如果您希望使用 `docker <https://www.docker.com>`_ 安装PaddlePaddle，可以使用以下命令:
+3. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况：
+=================================
 
-:code:`docker run --name [Name of container] -it -v $PWD:/paddle hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:[docker版本号] /bin/bash`
+* 目前 `PaddlePaddle` 仅支持 `NVIDIA` 显卡的 `CUDA` 驱动
 
-如果您的机器不在中国大陆地区，可以直接从DockerHub拉取镜像
+* 需要安装 `cuDNN <https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/>`_ ，版本要求 7.3+
 
-:code:`docker run --name [Name of container] -it -v $PWD:/paddle paddlepaddle/paddle:[docker版本号] /bin/bash`
+* 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 <https://developer.nvidia.com/nccl/>`_
+    * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术
 
-	其中[docker版本号]请查阅 `DockerHub <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_
+* 需要安装 `CUDA <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-windows/>`_，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同：
+    * Windows 安装 GPU 版本
+        * Windows 7/8/10 支持 CUDA 8/9 单卡模式
+
+        * 不支持 `nvidia-docker` 方式安装
+
+    * Ubuntu 安装 GPU 版本
+        * Ubuntu 14.04 支持 CUDA 8/10
+
+        * Ubuntu 16.04 支持 CUDA 8/9/10
+
+        * Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10
+
+        * 如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，支持 CUDA 8/9/10
+
+    * CentOS 安装 GPU 版本
+        * 如果您是使用本机 `pip` 安装：
+            * CentOS 7 支持 CUDA 9/10，支持 CUDA 8 但仅支持单卡模式
+
+            * CentOS 6 支持 CUDA 8/9 单卡模式
+
+        * 如果您是使用本机源码编译安装：
+            * CentOS 7 支持 CUDA 9/10
+
+            * CentOS 6 不推荐，不提供编译出现问题时的官方支持
+
+        * 如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，在CentOS 7 下支持 CUDA 8/9/10。
+
+    * MacOS 不支持：PaddlePaddle 在 MacOS 平台没有 GPU 支持
+
+请确保您的环境满足以上条件。如您有其他需求，请参考 `多版本whl包安装列表 <Tables.html/#ciwhls>`_
+
+第一种安装方式：使用 pip 安装
+================================
+
+您可以选择“使用pip安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 三种方式中的任意一种方式进行安装。
+
+本节将介绍使用 `pip` 的安装方式。
+
+1. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求
+
+2. 处理器支持 MKL
+
+3. 检查 Python 的版本
+
+    如果您是使用 Python 2，使用以下命令确认是 2.7.15+
+    ::
+    
+        python --version
+
+    如果您是使用 Python 3，使用以下命令确认是 3.5.1+/3.6/3.7
+    ::
+    
+        python3 --version
+    
+4. 检查 pip 的版本，确认是 9.0.1+  
+
+    如果您是使用 Python 2
+    ::
+    
+        pip --version
+
+    如果您是使用 Python 3
+    ::
+    
+        pip3 --version
+
+5. 确认 Python 和 pip 是 64 bit，下面的命令输出的是 "64bit" 即可：
+
+    如果您是使用 Python 2
+    ::
+    
+        python -c "import platform;print(platform.architecture()[0])"
+
+    如果您是使用 Python 3
+    ::
+    
+        python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0])"
+
+6. 如果您希望使用 `pip <https://www.docker.com>`_ 进行安装PaddlePaddle可以直接使用以下命令:
+
+- 注意：目前官方没有对 `conda` 和 `anaconda` 进行支持，使用他们所附带的 `pip` 安装 `paddlepaddle` 也可能会带来冲突。所以建议使用纯净的 Python 环境的 `pip` 进行安装。
+
+
+    (1). **CPU版本**：如果您只是想安装CPU版本请参考如下命令安装  
+
+        如果您是使用 Python 2，安装CPU版本的命令为：
+        ::
+    
+            pip install paddlepaddle
+        
+        如果您是使用 Python 3，安装CPU版本的命令为：
+        ::
+    
+            pip3 install paddlepaddle
+
+    (2). **GPU版本**：如果您想使用GPU版本请参考如下命令安装 
+
+        注意：
+            * 您的计算机需要具有支持 `CUDA` 驱动的 `NVIDIA` 显卡
+
+            * 需要安装 `cuDNN <https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/>`_ ，版本要求 7.3+
+
+            * 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 <https://developer.nvidia.com/nccl/>`_
+                * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术
+
+            * 需要安装 `CUDA <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-windows/>`_，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同：
+                * Windows 7/8/10 支持 CUDA 8/9 单卡模式
+
+                * Ubuntu
+                    * Ubuntu 14.04 支持 CUDA 8/10
+
+                    * Ubuntu 16.04 支持 CUDA 8/9/10
+
+                    * Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10
+
+             	* CentOS 
+                    * CentOS 7 支持 CUDA 9/10 ，CUDA 8 仅具有单卡模式支持
+
+                    * CentOS 6 支持 CUDA 8/9 单卡模式
+
+                * MacOS 不支持：PaddlePaddle 在 MacOS 平台没有 GPU 支持
+
+
+        如果您是使用 Python2，请注意用以下指令安装的PaddlePaddle在Windows下默认支持CUDA9，Ubuntu、CentOS下默认支持CUDA10：
+        ::
+
+            pip install paddlepaddle-gpu 
+
+        如果您是使用 Python 2，CUDA 8，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：
+        ::
+    
+            pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post87
+
+        如果您是使用 Python 2，CUDA 9，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：
+        ::
+    
+            pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post97
+        
+
+        如果您是使用 Python 2，CUDA 10，cuDNN 7.3+，安装GPU版本的命令为：
+        ::
+    
+            pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post107
+        
+        如果您是使用 Python 3，请将上述命令中的 `pip` 更换为 `pip3` 进行安装。
+
+7. 更多帮助信息请参考：
+    `Ubuntu下安装 <install_Ubuntu.html>`_
+
+    `CentOS下安装 <install_Ubuntu.html>`_
+
+    `MacOS下安装 <install_Ubuntu.html>`_
+
+    `Windows下安装 <install_Ubuntu.html>`_
+
+
+第二种安装方式：使用 docker 安装
+================================
+
+您可以选择“使用pip安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 三种方式中的任意一种方式进行安装。
+
+本节将介绍使用 `docker` 的安装方式。
+
+如果您希望使用 `docker <https://www.docker.com>`_ 安装PaddlePaddle，可以使用以下命令:
+
+1. **CPU 版本**
+
+    (1). 首先需要安装 `docker <https://www.docker.com>`_
+
+    注意：
+        * CentOS 6 不支持 `docker` 方式安装
+
+        * 处理器需要支持 MKL
+
+    (2). 拉取预安装 PaddlePaddle 的镜像：
+    ::
+
+        docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1
+
+    (3). 用镜像构建并进入Docker容器：
+    ::
+
+        docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1 /bin/bash
+
+        > --name [Name of container] 设定Docker的名称；
+
+        > -it 参数说明容器已和本机交互式运行；
+
+        > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；
+
+        > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令
+
+2. **GPU 版本**
+
+    (1). 首先需要安装 `nvidia-docker <https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker>`_
+
+    注意：
+        * 处理器需要支持 MKL
+
+        * 您的计算机需要具有支持 `CUDA` 驱动的 `NVIDIA` 显卡
+
+        * 需要安装 `cuDNN <https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/>`_ ，版本要求 7.3+
+
+        * 如果您需要 GPU 多卡模式，需要安装 `NCCL 2 <https://developer.nvidia.com/nccl/>`_
+            * 仅 Ubuntu/CentOS 支持 NCCL 2 技术
+
+        * 需要安装 `CUDA <https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-windows/>`_，根据您系统不同，对 CUDA 版本要求不同：
+
+            * Ubuntu/CentOS 7 ，如果您是使用 `nvidia-docker` 安装，支持 CUDA 8/9/10
+
+            * Windows/MacOS/CentOS 6 不支持 `nvidia-docker` 方式安装
+
+
+    (2). 拉取支持`CUDA 10`, `cuDNN 7.3+` 预安装 PaddlePaddle 的镜像：
+    ::
+
+        nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1-gpu-cuda10.0-cudnn7
+
+    (3). 用镜像构建并进入Docker容器：
+    ::
+
+        nvidia-docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1-gpu-cuda10.0-cudnn7 /bin/bash
+
+        > --name [Name of container] 设定Docker的名称；
+
+        > -it 参数说明容器已和本机交互式运行；
+
+        > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；
+
+        > hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.5.1-gpu-cuda10.0-cudnn7 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令  
+
+    或如果您需要支持 `CUDA 8` 或者 `CUDA 9` 的版本，将上述命令的 `cuda10.0` 替换成 `cuda8.0` 或者 `cuda9.0` 即可，cuDNN 仅支持 `cuDNN 7.3+`
+
+3. 如果您的机器不在中国大陆地区，可以直接从DockerHub拉取镜像：
+    ::
+
+        docker run --name paddle -it -v dir1:dir2 paddlepaddle/paddle:1.5.1 /bin/bash
+
+        > --name [Name of container] 设定Docker的名称；
+
+        > -it 参数说明容器已和本机交互式运行；
+
+        > -v 参数用于宿主机与容器里文件共享；其中dir1为宿主机目录，dir2为挂载到容器内部的目录，用户可以通过设定dir1和dir2自定义自己的挂载目录；例如：$PWD:/paddle 指定将宿主机的当前路径（Linux中PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；
+
+        > paddlepaddle/paddle:1.5.1 是需要使用的image名称；/bin/bash是在Docker中要执行的命令
+
+4. 更多帮助信息请参考：`使用Docker安装 <install_Docker.html>`_。
 
+第三种安装方式：使用源代码编译安装
+====================================
+
+- 如果您只是使用 `PaddlePaddle` ，建议从 `pip` 和 `docker` 两种安装方式中选取一种进行安装即可。
 - 如果您有开发PaddlePaddle的需求，请参考：`从源码编译 <compile/fromsource.html>`_
 
 ..	toctree::
@@ -50,3 +302,4 @@ PaddlePaddle目前支持以下环境：
 	install_Docker.md
 	compile/fromsource.rst
 	Tables.md
+