典型案例

如果您已经掌握了快速上手阶段的内容，期望可以针对实际问题建模、搭建自己网络，本模块提供了一些 Paddle 的具体典型案例供您参考：

本章文档将指导您如何使用PaddlePaddle完成基础的深度学习任务

本章文档涉及大量了深度学习基础知识，也介绍了如何使用PaddlePaddle实现这些内容，请参阅以下说明了解如何使用：

内容简介

  • 简单案例 ：介绍了 Paddle 的基本案例
  • 计算机视觉 ：介绍使用 Paddle 解决计算机视觉领域的案例
  • 自然语言处理： 介绍使用 Paddle 实现自然语言处理方向的案例
  • 推荐：介绍如何使用 Paddle 完成推荐领域任务的案例
  • 工具组件：介绍在 Paddle 工具组件的使用案例

我们把Jupyter、PaddlePaddle、以及各种被依赖的软件都打包进一个Docker image了。所以您不需要自己来安装各种软件，只需要安装Docker即可。对于各种Linux发行版，请参考 https://www.docker.com 。如果您使用 Windows 或者 Mac，可以考虑 给Docker更多内存和CPU资源 。

使用方法

本书默认使用CPU训练，若是要使用GPU训练，使用步骤会稍有变化,请参考下文“使用GPU训练”

使用CPU训练

只需要在命令行窗口里运行：

  1. docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book

即可从DockerHub.com下载和运行本书的Docker image。阅读和在线编辑本书请在浏览器里访问 http://localhost:8888

如果您访问DockerHub.com很慢，可以试试我们的另一个镜像docker.paddlepaddlehub.com：

  1. docker run -d -p 8888:8888 docker.paddlepaddlehub.com/book

使用GPU训练

为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行，我们推荐使用 nvidia-docker 来运行镜像。请先安装nvidia-docker，之后请运行：

  1. nvidia-docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book:latest-gpu

或者使用国内的镜像请运行：

  1. nvidia-docker run -d -p 8888:8888 docker.paddlepaddlehub.com/book:latest-gpu

还需要将以下代码

  1. use_cuda = False

改成：

  1. use_cuda = True

贡献新章节

您要是能贡献新的章节那就太好了！请发Pull Requests把您写的章节加入到 pending 下面的一个子目录里。当这一章稳定下来，我们一起把您的目录挪到根目录。

为了写作、运行、调试，您需要安装Python 2.x和Go >1.5, 并可以用 脚本程序 来生成新的Docker image。

Please Note: We also provide English Readme for PaddlePaddle book