整体评分

# 服务器部署 — Paddle Inference

# 0、链接：服务器部署 — Paddle Inference (opens new window)

# 1、整体评分

内容对你了解 Paddle Inference 的帮助程度

4分；基本上能有了解，

内容对你使用 Paddle Inference 的帮助程度

4分；使用起来基本没问题，也能够从 python示例 (opens new window) 处上手，但在使用过程中发现三个问题，描述如下

(1) 如下图所示，此处的解压命令错误，应当为 tar zxf resnet50.tgz

(2) 当我运行 python_demo 程序后，得到的预测输出结果 output data size 与 output data shape与官方文档不一致

(3) 希望在预测程序开发环节 (opens new window) 也能有对应直接能上手的 Demo 代码

# 2、导航&标题

导航目录和分类的清晰合理，便于查找

4分；较为清晰

文档标题是否清晰准确易懂

4分；较为清晰

# 3、文档内容

语言表达的易读程度

4分；比较容易理解，但有一些可以改进的地方，整理如下

(1) 如下图所示，“同时对飞腾、鲲鹏、曙光、昆仑等国产CPU/NPU进行适配。。（多了一个句号）

(2) 如下图所示，Paddle Inference 大小写不一致，中英文夹杂的情况下空格不一致

内容中背景知识的覆盖程度

4分；基本介绍了相关背景知识，流程图非常清晰，希望在 "主框架model.predict区别"这一小节也能有可视化（图片或者表格）的解释，这样会更加一目了然

内容的内部段落结构的合理程度

4分；较为合理

操作过程的可指导性，步骤间连贯性

3分；在我尝试想要上手使用 Paddle Inference 的时候，我个人应该是觉得要首先上来看 Inference Demo 的，但是当我进入 Inference Demo 仓库时，是建议我对 Paddle Inference 文档做了解，我个人觉得可以减少跳转，给用户一个顺序的指导，而不是直接给出几个常见的文档链接，不做引导

对于刚刚接触的同学：直接去看文档的快速上手 (opens new window) 部分，这部分内容写的比较清晰。
对于有了解的同学：可以去 Demo 仓库 (opens new window) ，但是仓库的 README 写的不足够清晰，对于使用样例没有跳转链接

内容根据最新技术的更新程度

4分；

# 4、排版

内容排版层次分明、重点突出

4分；预测流程图中的文字与文档的字体大小差异过大，建议做成能够双击放大的形式，或者对不同的阅读场景做适配，或者参照 Paddle Lite--架构 (opens new window) 的图做调整

# 5、整体评价

3.5分；整理阅读下来对于领域内的人应该能够比较清晰的了解，但仍有可以改进的地方。文档中快速上手 (opens new window) 的案例与代码仓库 (opens new window) 中的 Demo 对应起来，并且代码仓库中的 README (opens new window) 比较不详细，有很大的改进空间。

# 移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite

# 0、链接：移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite (opens new window)

# 1、整体评分

内容对你了解XXX的帮助程度

4分；基本上能看懂理解，有以下一个问题可以改进：

(1) 使用教程 (opens new window) 和 Paddle-Lite (opens new window) 中描述不一致，缺少 PyTorch 的支持，基于 PyTorch 庞大的用户群，我觉得支持 PyTorch 模型是很好的特性，可以突出一下。此外，使用教程中也有 markdown 渲染不成功的问题，多了一个空格。

内容对你使用XXX的帮助程度

4分；使用起来基本没问题，有以下两个方面可以改进：

(1) 示例程序 (opens new window)这里希望直接把关键代码贴出来（或者放到 baidu 的服务器上下载），而不是要去 GitHub 下载，去 GitHub 上需要 clone 或者复制代码，由于网速等问题会降低用户的使用好感。除此之外，下图有一个错别字，应为“优化前”。

(2) 希望在 Python 应用开发说明 (opens new window) 也能有对应直接能上手的 Demo 代码

# 2、导航&标题

导航目录和分类的清晰合理，便于查找

4分；较为清晰

(1) 小杠一下，我觉得 tag 这里可以统一改成英文 (强迫症)

文档标题是否清晰准确易懂

4分；较为清晰

# 3、文档内容

语言表达的易读程度

4分；较为容易理解

内容中背景知识的覆盖程度

4分；基本介绍了相关背景知识

内容的内部段落结构的合理程度

4分；较为合理

操作过程的可指导性，步骤间连贯性

4分；可以从用户的角度让大家先上手示例程序 (opens new window)，可以给个引导

内容根据最新技术的更新程度

4分；

# 4、排版

内容排版层次分明、重点突出

4分；

# 5、整体评价

4分；文档较为清晰，排版也没有太大的问题，能够较好的上手

# 模型压缩 — PaddleSlim

# 0、链接：模型压缩 — PaddleSlim (opens new window)

# 1、整体评分

内容对你了解XXX的帮助程度

4分；基本上能看懂理解

内容对你使用XXX的帮助程度

2分；使用起来出了很多 bug，猜测是重构之后有很多遗留问题，或许代码上已经修复，但是文档中的代码没有更新

1、动态图

(1) 卷积 Filter 剪裁 (opens new window)

在 5.2 对模型进行微调 (opens new window) 小节报出维度不匹配：ValueError: (InvalidArgument) Param and Velocity of MomentumOp should have the same dimension，所以还是希望能够给一个 Demo 代码

(2) 量化训练 (opens new window)

在 5. 导出预测模型 (opens new window) 小节导出预测模型时报错：AttributeError: 'Assign' object has no attribute 'type_comment'，希望能够给出一个 Demo 代码

(3) 离线量化 (opens new window)

在 3. 进行预训练 (opens new window) 小节训练完成后导出预测模型时报错：AttributeError: 'Assign' object has no attribute 'type_comment'，希望能够给出一个 Demo 代码

(4) 发现同样问题

我在 paddlepaddle 仓库的 issue (opens new window) 以及 paddleslim 的 issue (opens new window) 也发现同样的问题，应该是bug，希望及时修复，不影响文档的使用，

2、静态图

(1) 卷积 Filter 剪裁 (opens new window)

报错：InvalidArgumentError: The start row index must be less than the end row index.But received the start index = 0, the end index = 0.

(2) 知识蒸馏 (opens new window)

能够顺利运行，但是 loss 非常大

(3) 量化训练 (opens new window)

在保存量化后的模型 (opens new window) 小节报错：NameError: name 'float_prog' is not defined

(4) 离线量化 (opens new window)

无问题，顺利运行

(5) 网络结构搜索 (opens new window)

无法顺利运行：8. 完整示例中报以下错

File "static_nas.py", line 87, in <module>
    train_loader, eval_loader = input_data(inputs)
TypeError: input_data() missing 1 required positional argument: 'label'

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3

修改为以下代码后依然无法运行

exe, train_program, eval_program, (image, label), avg_cost, acc_top1, acc_top5 = build_program(archs)
train_loader, eval_loader = input_data(image, label)

1
2

报错为：InvalidArgumentError: If Attr(soft_label) == false, the axis dimension of Input(Label) should be 1

3、如何复现

本地 Python 环境：

paddlehub                  1.8.2
paddlelite                 2.8
paddlepaddle               2.0.2
paddlepaddle-gpu           2.1.1
paddleseg                  2.1.0
paddleslim                 2.1.0
paddlex                    2.0.0rc4

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本地硬件环境：

GPU: TiTAN RTX
Driver API Version: 11.2, Runtime API Version: 10.2
cuDNN Version: 7.6.

我复现代码的链接：https://github.com/Muyun99/PaddleSlim_demo

# 2、导航&标题

导航目录和分类的清晰合理，便于查找

4分；较为清晰

文档标题是否清晰准确易懂

4分；较为清晰，加上了压缩效果的示例非常有吸引力

# 3、文档内容

语言表达的易读程度

4分；比较容易理解

内容中背景知识的覆盖程度

4分；基本介绍了相关背景知识

内容的内部段落结构的合理程度

4分；

操作过程的可指导性，步骤间连贯性

4分；

内容根据最新技术的更新程度

2分；看起来很多代码都没有更新，出现了很多 bug

# 4、排版

内容排版层次分明、重点突出

4分；

# 5、整体评价

2分；本来开始看文档的时候我觉得很好用，有性能对比，快速上手部分也有相当多的注释，但是代码质量堪忧，我个人跑示例的过程中出现了很多bug，希望工程师能够尽快更新。

这是我复现文档代码的 github 仓库：https://github.com/Muyun99/PaddleSlim_demo，希望工程师看下是代码的问题还是环境不匹配，因为我所有代码都是从文档上复制过来的，有什么问题可以提 issue

# 分布式训练快速开始

# 0、链接：分布式训练快速开始 (opens new window)

# 1、整体评分

内容对你了解XXX的帮助程度

3分；未给出 FleetX 的官方文档链接，给出的上手代码不完整

内容对你使用XXX的帮助程度

3分；使用起来基本没问题

(1) 1.3 和 1.4 代码不完整

1.3 小节中有 from resnet_dygraph import ResNet，可以从 resnet_dygraph (opens new window) 链接中找到

1.4 小节中有 import resnet_static as resnet ，可以从 resnet_static (opens new window) 链接中找到

文档中未给出相应的代码链接，不完整

(2) 1.5 运行示例都会报错

以下两条语句都会报错

python3 -m paddle.distributed.launch --gpus=0,1 train_fleet_dygraph.py
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus=0,1 train_fleet_static.py

参考运行示例 (opens new window)，应当改为：

fleetrun --gpus=0,1 train_fleet_dygraph.py
fleetrun --gpus=0,1 train_fleet_static.py

其中静态图依旧运行失败，动态图代码可以运行但是 loss 降不下来

# 2、导航&标题

导航目录和分类的清晰合理，便于查找

4分；目录较为清晰

文档标题是否清晰准确易懂

4分；标题较为清晰

# 3、文档内容

语言表达的易读程度

4分；比较容易理解

内容中背景知识的覆盖程度

3分；未介绍相关背景知识，直接就上手快速开始了

内容的内部段落结构的合理程度

4分；

操作过程的可指导性，步骤间连贯性

2分；代码不完整，运行语句存在bug

内容根据最新技术的更新程度

3分，猜测是未更新文档

# 4、排版

内容排版层次分明、重点突出

4分

# 5、整体评价

2分，感觉飞桨官网 FleetX 文档 (opens new window)和 FleetX 文档 (opens new window) 是分开维护的，其代码和 README 并没有同步。导致代码不完整以及运行语句都不一致，并且飞桨官网并没有放 FleetX 文档链接，使用体验较差

# 使用FleetAPI进行分布式训练

# 0、链接：使用FleetAPI进行分布式训练 (opens new window)

# 1、整体评分

内容对你了解XXX的帮助程度

3分；对于不了解的人来讲未给出 FleetX 的官方文档链接，没有详细的背景介绍

内容对你使用XXX的帮助程度

3分；给出的快速上手示例代码使用有问题

# 2、导航&标题

导航目录和分类的清晰合理，便于查找

4分；

文档标题是否清晰准确易懂

4分；

# 3、文档内容

语言表达的易读程度

4分；比较容易理解

内容中背景知识的覆盖程度

3分；未介绍相关背景知识，直接就上手快速开始了

内容的内部段落结构的合理程度

4分；

操作过程的可指导性，步骤间连贯性

3分；代码运行语句有误，没有示例 py 文件下载途径，也没有相关的 GitHub 仓库链接

内容根据最新技术的更新程度

4分；

# 4、排版

内容排版层次分明、重点突出

4分；

# 5、整体评价

3分，背景介绍太过简单，并且代码对于动态图和静态图报错，建议仔细检查，统一文档格式和代码示例的方式

上次更新: 2021/08/17, 18:07:06

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