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Co-authored-by: Ubuntu <ubuntu@ip-172-31-12-66.us-west-2.compute.internal>
Co-authored-by: Aston Zhang <22279212+astonzhang@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Aston Zhang <asv325@gmail.com>

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/aws.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # 使用Amazon EC2实例
 :label:`sec_aws`
 
-在本节中，我们将向你展示如何在原始Linux机器上安装所有库。回想一下，在 :numref:`sec_sagemaker`中，我们讨论了如何使用Amazon SageMaker，而在云上自己构建实例的成本更低。本演示包括三个步骤：
+本节将展示如何在原始Linux机器上安装所有库。回想一下， :numref:`sec_sagemaker`讨论了如何使用Amazon SageMaker，而在云上自己构建实例的成本更低。本演示包括三个步骤。
 
 1. 从AWS EC2请求GPU Linux实例。
 1. 安装CUDA（或使用预装CUDA的Amazon机器映像）。
@@ -44,7 +44,7 @@
 :width:`700px`
 :label:`fig_ubuntu`
 
-EC2提供了许多不同的实例配置可供选择。对于初学者来说，这有时会让人感到困惑。 :numref:`tab_ec2`列出了不同合适的计算机。
+EC2提供了许多不同的实例配置可供选择。对初学者来说，这有时会让人感到困惑。 :numref:`tab_ec2`列出了不同合适的计算机。
 
 :不同的EC2实例类型
 
@@ -152,7 +152,7 @@ echo "export LD_LIBRARY_PATH=\${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64" >> ~/.ba
 
 ## 安装库以运行代码
 
-要运行本书的代码，只需在EC2实例上为linux用户执行 :ref:`chap_installation`中的步骤，并使用以下提示在远程linux服务器上工作：
+要运行本书的代码，只需在EC2实例上为linux用户执行 :ref:`chap_installation`中的步骤，并使用以下提示在远程linux服务器上工作。
 
 * 要在Miniconda安装页面下载bash脚本，请右击下载链接并选择“copy Link address”，然后执行`wget [copied link address]`。
 * 运行`~/miniconda3/bin/conda init`, 你可能需要执行`source~/.bashrc`，而不是关闭并重新打开当前shell。
@@ -185,7 +185,7 @@ jupyter notebook
 
 由于云服务是按使用时间计费的，你应该关闭不使用的实例。请注意，还有其他选择：
 
-* “Stopping”（停止）实例意味着你可以重新启动它。这类似于关闭常规服务器的电源。但是，停止的实例仍将按保留的硬盘空间收取少量费用。
+* “Stopping”（停止）实例意味着你可以重新启动它。这类似于关闭常规服务器的电源。但是，停止的实例仍将按保留的硬盘空间收取少量费用；
 * “Terminating”（终止）实例将删除与其关联的所有数据。这包括磁盘，因此你不能再次启动它。只有在你知道将来不需要它的情况下才这样做。
 
 如果你想要将该实例用作更多实例的模板，请右击 :numref:`fig_connect`中的例子，然后选择“Image”$\rightarrow$“Create”以创建该实例的镜像。完成后，选择“实例状态”$\rightarrow$“终止”以终止实例。下次要使用此实例时，可以按照本节中的步骤基于保存的镜像创建实例。唯一的区别是，在 :numref:`fig_ubuntu`所示的“1.选择AMI”中，你必须使用左侧的“我的AMI”选项来选择你保存的镜像。创建的实例将保留镜像硬盘上存储的信息。例如，你不必重新安装CUDA和其他运行时环境。

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/contributing.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 如果你发现笔误、无效的链接、一些你认为我们遗漏了引文的地方，
 代码看起来不优雅，或者解释不清楚的地方，请回复我们以帮助读者。
 在常规书籍中，两次印刷之间的间隔（即修订笔误的间隔）常常需要几年，
-但这本书的改进通常需要几个小时到几天的时间。
+但这本书的改进通常需要几小时到几天的时间。
 由于版本控制和持续自动集成（CI）测试，这一切颇为高效。
 为此，你需要向gihub存储库提交一个
 [pull request](https://github.com/d2l-ai/d2l-en/pulls)。

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/d2l.md

@@ -24,46 +24,46 @@
 
 ## 模型
 
-```eval_rst 
+```eval_rst
 .. autoclass:: Module
-   :members: 
+   :members:
 
 .. autoclass:: LinearRegressionScratch
    :members:
 
 .. autoclass:: LinearRegression
-   :members:    
+   :members:
 
 .. autoclass:: Classification
    :members:
 ```
 
 ## 数据
 
-```eval_rst 
+```eval_rst
 .. autoclass:: DataModule
-   :members: 
+   :members:
 
 .. autoclass:: SyntheticRegressionData
-   :members: 
+   :members:
 
 .. autoclass:: FashionMNIST
    :members:
 ```
 
 ## 训练
 
-```eval_rst 
+```eval_rst
 .. autoclass:: Trainer
-   :members: 
+   :members:
 
 .. autoclass:: SGD
    :members:
 ```
 
 ## 公用
 
-```eval_rst 
+```eval_rst
 .. autofunction:: add_to_class
 
 .. autofunction:: cpu
@@ -73,7 +73,7 @@
 .. autofunction:: num_gpus
 
 .. autoclass:: ProgressBoard
-   :members: 
+   :members:
 
 .. autoclass:: HyperParameters
    :members:

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/index.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # 附录：深度学习工具
 :label:`chap_appendix_tools`
 
-为了充分利用《动手学深度学习》，我们将在本附录中介绍不同工具，
+为了充分利用《动手学深度学习》，本书将在本附录中介绍不同工具，
 例如如何运行这本交互式开源书籍和为本书做贡献。
 
 ```toc

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/jupyter.md

@@ -86,7 +86,7 @@ c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager'
 ssh myserver -L 8888:localhost:8888
 ```
 
-以上是远程服务器`myserver`的地址。然后我们可以使用http://localhost:8888 访问运行Jupyter Notebook的远程服务器`myserver`。在下一节中，我们将详细介绍如何在AWS实例上运行Jupyter Notebook。 
+以上是远程服务器`myserver`的地址。然后我们可以使用http://localhost:8888 访问运行Jupyter Notebook的远程服务器`myserver`。下一节将详细介绍如何在AWS实例上运行Jupyter Notebook。 
 
 ### 执行时间
 

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/sagemaker.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # 使用Amazon SageMaker
 :label:`sec_sagemaker`
 
-深度学习应用程序可能需要很多计算资源，这很容易超出你的本地计算机所能提供的范围。云计算服务允许你使用功能更强大的计算机更轻松地运行本书的GPU密集型代码。本节将介绍如何使用Amazon SageMaker运行本书的代码。
+深度学习程序可能需要很多计算资源，这很容易超出你的本地计算机所能提供的范围。云计算服务允许你使用功能更强大的计算机更轻松地运行本书的GPU密集型代码。本节将介绍如何使用Amazon SageMaker运行本书的代码。
 
 ## 注册
 

chapter_appendix-tools-for-deep-learning/selecting-servers-gpus.md

@@ -5,46 +5,46 @@
 
 ## 选择服务器
 
-通常不需要购买具有多个线程的高端CPU，因为大部分计算都发生在GPU上。这就是说，由于Python中的全局解释器锁（GIL），CPU的单线程性能在我们有4-8个GPU的情况下可能很重要。所有的条件都是一样的，这意味着核数较少但时钟频率较高的CPU可能是更经济的选择。例如，当在6核4GHz和8核3.5GHz CPU之间进行选择时，前者更可取，即使其聚合速度较低。一个重要的考虑因素是，GPU使用大量的功率，从而消耗大量的热量。这需要非常好的冷却和足够大的机箱来使用GPU。如有可能，请遵循以下指南：
+通常不需要购买具有多个线程的高端CPU，因为大部分计算都发生在GPU上。这就是说，由于Python中的全局解释器锁（GIL），CPU的单线程性能在有4-8个GPU的情况下可能很重要。所有的条件都是一样的，这意味着核数较少但时钟频率较高的CPU可能是更经济的选择。例如，当在6核4GHz和8核3.5GHz CPU之间进行选择时，前者更可取，即使其聚合速度较低。一个重要的考虑因素是，GPU使用大量的功率，从而消耗大量的热量。这需要非常好的冷却和足够大的机箱来使用GPU。如有可能，请遵循以下指南：
 
-1. **电源**。GPU使用大量的电源。每个设备预计高达350W（检查显卡的*峰值需求*而不是一般需求，因为高效代码可能会消耗大量能源）。如果你的电源不能满足需求，你会发现系统变得不稳定。
+1. **电源**。GPU使用大量的电源。每个设备预计高达350W（检查显卡的*峰值需求*而不是一般需求，因为高效代码可能会消耗大量能源）。如果电源不能满足需求，系统会变得不稳定。
 1. **机箱尺寸**。GPU很大，辅助电源连接器通常需要额外的空间。此外，大型机箱更容易冷却。
-1. **GPU散热**。如果你有大量的GPU，你可能需要投资水冷。此外，即使风扇较少，也应以“公版设计”为目标，因为它们足够薄，可以在设备之间进气。如果你购买的是多风扇GPU，安装多个GPU时，它可能太厚而无法获得足够的空气，你将遇到热气流。
-1. **PCIe插槽**。在GPU之间来回移动数据（以及在GPU之间交换数据）需要大量带宽。我们建议使用16通道的PCIe 3.0插槽。如果你安装了多个GPU，请务必仔细阅读主板说明，以确保在同时使用多个GPU时16$\times$带宽仍然可用，并且你使用的是PCIe3.0，而不是用于附加插槽的PCIe2.0。在安装多个GPU的情况下，一些主板的带宽降级到8$\times$甚至4$\times$。这部分是由于CPU提供的PCIe通道数量限制。
+1. **GPU散热**。如果有大量的GPU，可能需要投资水冷。此外，即使风扇较少，也应以“公版设计”为目标，因为它们足够薄，可以在设备之间进气。当使用多风扇GPU，安装多个GPU时，它可能太厚而无法获得足够的空气。
+1. **PCIe插槽**。在GPU之间来回移动数据（以及在GPU之间交换数据）需要大量带宽。建议使用16通道的PCIe 3.0插槽。当安装了多个GPU时，请务必仔细阅读主板说明，以确保在同时使用多个GPU时16$\times$带宽仍然可用，并且使用的是PCIe3.0，而不是用于附加插槽的PCIe2.0。在安装多个GPU的情况下，一些主板的带宽降级到8$\times$甚至4$\times$。这部分是由于CPU提供的PCIe通道数量限制。
 
-简而言之，以下是构建深度学习服务器的一些建议：
+简而言之，以下是构建深度学习服务器的一些建议。
 
-* **初学者**。购买低功耗的低端GPU（适合深度学习的廉价游戏GPU，功耗150-200W）。如果幸运的话，你当前的计算机将支持它。
+* **初学者**。购买低功耗的低端GPU（适合深度学习的廉价游戏GPU，功耗150-200W）。如果幸运的话，大家现在常用的计算机将支持它。
 * **1个GPU**。一个4核的低端CPU就足够了，大多数主板也足够了。以至少32 GB的DRAM为目标，投资SSD进行本地数据访问。600W的电源应足够。买一个有很多风扇的GPU。
-* **2个GPU**。一个4-6核的低端CPU就足够了。你可以瞄准64 GB的DRAM并投资于SSD。对于两个高端GPU，你将需要1000瓦的功率。对于主板，请确保它们具有*两个*PCIe 3.0 x16插槽。如果可以，请使用PCIe 3.0 x16插槽之间有两个可用空间（60毫米间距）的主板，以提供额外的空气。在这种情况下，购买两个具有大量风扇的GPU。
-* **4个GPU**。确保你购买的CPU具有相对较快的单线程速度（即较高的时钟频率）。你可能需要具有更多PCIe通道的CPU，例如AMD Threadripper。你可能需要相对昂贵的主板才能获得4个PCIe 3.0 x16插槽，因为它们可能需要一个PLX来多路复用PCIe通道。购买带有公版设计的GPU，这些GPU很窄，并且让空气进入GPU之间。你需要一个1600-2000W的电源，而你办公室的插座可能不支持。此服务器可能在运行时*声音很大，很热*。你不想把它放在桌子下面。建议使用128 GB的DRAM。获取一个用于本地存储的SSD（1-2 TB NVMe）和RAID配置的硬盘来存储数据。
-* **8 GPU**。你需要购买带有多个冗余电源的专用多GPU服务器机箱（例如，每个电源为1600W时为2+1）。这将需要双插槽服务器CPU、256 GB ECC DRAM、快速网卡（建议使用10 GBE），并且你需要检查服务器是否支持GPU的*物理外形*。用户GPU和服务器GPU之间的气流和布线位置存在显著差异（例如RTX 2080和Tesla V100）。这意味着你可能无法在服务器中安装消费级GPU，因为电源线间隙不足或缺少合适的接线（本书一位合著者痛苦地发现了这一点）。
+* **2个GPU**。一个4-6核的低端CPU就足够了。可以考虑64 GB的DRAM并投资于SSD。两个高端GPU将需要1000瓦的功率。对于主板，请确保它们具有*两个*PCIe 3.0 x16插槽。如果可以，请使用PCIe 3.0 x16插槽之间有两个可用空间（60毫米间距）的主板，以提供额外的空气。在这种情况下，购买两个具有大量风扇的GPU。
+* **4个GPU**。确保购买的CPU具有相对较快的单线程速度（即较高的时钟频率）。可能需要具有更多PCIe通道的CPU，例如AMD Threadripper。可能需要相对昂贵的主板才能获得4个PCIe 3.0 x16插槽，因为它们可能需要一个PLX来多路复用PCIe通道。购买带有公版设计的GPU，这些GPU很窄，并且让空气进入GPU之间。需要一个1600-2000W的电源，而办公室的插座可能不支持。此服务器可能在运行时*声音很大，很热*。不想把它放在桌子下面。建议使用128 GB的DRAM。获取一个用于本地存储的SSD（1-2 TB NVMe）和RAID配置的硬盘来存储数据。
+* **8 GPU**。需要购买带有多个冗余电源的专用多GPU服务器机箱（例如，每个电源为1600W时为2+1）。这将需要双插槽服务器CPU、256 GB ECC DRAM、快速网卡（建议使用10 GBE），并且需要检查服务器是否支持GPU的*物理外形*。用户GPU和服务器GPU之间的气流和布线位置存在显著差异（例如RTX 2080和Tesla V100）。这意味着可能无法在服务器中安装消费级GPU，因为电源线间隙不足或缺少合适的接线（本书一位合著者痛苦地发现了这一点）。
 
 ## 选择GPU
 
 目前，AMD和NVIDIA是专用GPU的两大主要制造商。NVIDIA是第一个进入深度学习领域的公司，通过CUDA为深度学习框架提供更好的支持。因此，大多数买家选择NVIDIA GPU。
 
 NVIDIA提供两种类型的GPU，针对个人用户（例如，通过GTX和RTX系列）和企业用户（通过其Tesla系列）。这两种类型的GPU提供了相当的计算能力。但是，企业用户GPU通常使用强制（被动）冷却、更多内存和ECC（纠错）内存。这些GPU更适用于数据中心，通常成本是消费者GPU的十倍。
 
-如果你是一个拥有100个服务器的大公司，你应该考虑英伟达Tesla系列，或者在云中使用GPU服务器。对于实验室或10+服务器的中小型公司，英伟达RTX系列可能是最具成本效益的。你可以购买超微或华硕机箱的预配置服务器，这些服务器可以有效地容纳4-8个GPU。
+如果是一个拥有100个服务器的大公司，则应该考虑英伟达Tesla系列，或者在云中使用GPU服务器。对于实验室或10+服务器的中小型公司，英伟达RTX系列可能是最具成本效益的，可以购买超微或华硕机箱的预配置服务器，这些服务器可以有效地容纳4-8个GPU。
 
 GPU供应商通常每一到两年发布一代，例如2017年发布的GTX 1000（Pascal）系列和2019年发布的RTX 2000（Turing）系列。每个系列都提供几种不同的型号，提供不同的性能级别。GPU性能主要是以下三个参数的组合：
 
-1. **计算能力**。通常我们追求32位浮点计算能力。16位浮点训练（FP16）也进入主流。如果你只对预测感兴趣，还可以使用8位整数。最新一代图灵GPU提供4-bit加速。不幸的是，目前训练低精度网络的算法还没有普及。
-1. **内存大小**。随着你的模型变大或训练期间使用的批量变大，你将需要更多的GPU内存。检查HBM2（高带宽内存）与GDDR6（图形DDR）内存。HBM2速度更快，但成本更高。
-1. **内存带宽**。只有当你有足够的内存带宽时，你才能最大限度地利用你的计算能力。如果使用GDDR6，请追求宽内存总线。
+1. **计算能力**。通常大家会追求32位浮点计算能力。16位浮点训练（FP16）也进入主流。如果只对预测感兴趣，还可以使用8位整数。最新一代图灵GPU提供4-bit加速。不幸的是，目前训练低精度网络的算法还没有普及；
+1. **内存大小**。随着模型变大或训练期间使用的批量变大，将需要更多的GPU内存。检查HBM2（高带宽内存）与GDDR6（图形DDR）内存。HBM2速度更快，但成本更高；
+1. **内存带宽**。当有足够的内存带宽时，才能最大限度地利用计算能力。如果使用GDDR6，请追求宽内存总线。
 
-对于大多数用户来说，只需看看计算能力就足够了。请注意，许多GPU提供不同类型的加速。例如，NVIDIA的Tensor Cores将操作符子集的速度提高了5$\times$。确保你的库支持这一点。GPU内存应不小于4GB（8GB更好）。尽量避免将GPU也用于显示GUI（改用内置显卡）。如果无法避免，请添加额外的2GB RAM以确保安全。
+对于大多数用户，只需看看计算能力就足够了。请注意，许多GPU提供不同类型的加速。例如，NVIDIA的Tensor Cores将操作符子集的速度提高了5$\times$。确保所使用的库支持这一点。GPU内存应不小于4GB（8GB更好）。尽量避免将GPU也用于显示GUI（改用内置显卡）。如果无法避免，请添加额外的2GB RAM以确保安全。
 
 :numref:`fig_flopsvsprice`比较了各种GTX 900、GTX 1000和RTX 2000系列的（GFlops）和价格（Price）。价格是维基百科上的建议价格。
 
 ![浮点计算能力和价格比较](../img/flopsvsprice.svg)
 :label:`fig_flopsvsprice`
 
-我们可以看到很多事情：
+由上图，可以看出很多事情：
 
-1. 在每个系列中，价格和性能大致成比例。Titan因拥有大GPU内存而有相当的溢价。然而，通过比较980 Ti和1080 Ti可以看出，较新型号具有更好的成本效益。RTX 2000系列的价格似乎没有多大提高。然而，它们提供了更优秀的低精度性能（FP16、INT8和INT4）。
-2. GTX 1000系列的性价比大约是900系列的两倍。
+1. 在每个系列中，价格和性能大致成比例。Titan因拥有大GPU内存而有相当的溢价。然而，通过比较980 Ti和1080 Ti可以看出，较新型号具有更好的成本效益。RTX 2000系列的价格似乎没有多大提高。然而，它们提供了更优秀的低精度性能（FP16、INT8和INT4）；
+2. GTX 1000系列的性价比大约是900系列的两倍；
 3. 对于RTX 2000系列，浮点计算能力是价格的“仿射”函数。
 
 ![浮点计算能力和能耗](../img/wattvsprice.svg)
@@ -55,7 +55,7 @@ GPU供应商通常每一到两年发布一代，例如2017年发布的GTX 1000
 ## 小结
 
 * 在构建服务器时，请注意电源、PCIe总线通道、CPU单线程速度和散热。
-* 如果可能，你应该购买最新一代的GPU。
+* 如果可能，应该购买最新一代的GPU。
 * 使用云进行大型部署。
-* 高密度服务器可能不与所有GPU兼容。在你购买之前，请检查一下机械和散热规格。
+* 高密度服务器可能不与所有GPU兼容。在购买之前，请检查一下机械和散热规格。
 * 为提高效率，请使用FP16或更低的精度。