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* update names

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* Delete CONTRIBUTING.md

* Delete RELEASE.md

* Delete Contribution.rst

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* Delete Reference.rst

* Revert "update names"

This reverts commit 72489e34ce8f4edad776f68bb785d33502e162a1.

* remove renamed files

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* remove useless files

README_zh_CN.md

@@ -109,7 +109,7 @@ NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包
 
 **通过 pip 命令安装**
 
-* 当前支持 Linux，MacOS 和 Windows（本机模式），在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
+* 当前支持 Linux，MacOS 和 Windows（本机，远程，OpenPAI 模式），在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
 
 Linux 和 macOS
 
@@ -126,12 +126,12 @@ python -m pip install --upgrade nni
 注意：
 
 * 如果需要将 NNI 安装到自己的 home 目录中，可使用 `--user`，这样也不需要任何特殊权限。
-* 当前 NNI 在 Windows 上仅支持本机模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 在 Windows 上安装 NNI。
+* 目前，Windows 上的 NNI 支持本机，远程和 OpenPAI 模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 在 Windows 上安装 NNI。
 * 如果遇到如`Segmentation fault` 这样的任何错误请参考[常见问题](docs/zh_CN/FAQ.md)。
 
 **通过源代码安装**
 
-* 当前支持 Linux（Ubuntu 16.04 或更高版本），MacOS（10.14.1）以及 Windows 10（1809 版）下的本机模式。 
+* 当前支持 Linux（Ubuntu 16.04 或更高版本），MacOS（10.14.1）以及 Windows 10（1809 版）。 
 
 Linux 和 macOS
 
@@ -155,7 +155,7 @@ Windows
 
 参考[安装 NNI](docs/zh_CN/Installation.md) 了解系统需求。
 
-参考 [NNI Windows 本机模式](docs/zh_CN/WindowsLocalMode.md)，了解更多信息。
+Windows 上参考 [Windows 上使用 NNI](docs/zh_CN/NniOnWindows.md)。
 
 **验证安装**
 

docs/zh_CN/FAQ.md

@@ -45,9 +45,9 @@ nnictl 在执行时，使用 tmp 目录作为临时目录来复制 codeDir 下
 * 如果使用服务器 IP 后还是无法看到 Web 界面，可检查此服务器上是否有防火墙或需要代理。 或使用此运行 NNI Experiment 的服务器上的浏览器来查看 Web 界面。
 * 另一个可能的原因是 Experiment 启动失败了，NNI 无法读取 Experiment 的信息。 可在如下目录中查看 NNIManager 的日志： ~/nni/experiment/[your_experiment_id] /log/nnimanager.log
 
-### Windows 本机模式
+### NNI 在 Windows 上的问题
 
-参考 [NNI Windows 本机模式](WindowsLocalMode.md)
+参考 [Windows 上使用 NNI](NniOnWindows.md)。
 
 ### 帮助改进
 

docs/zh_CN/Installation.md

 # 安装 NNI
 
-当前支持在 Linux，Mac 和 Windows（本机模式）下安装。
+当前支持在 Linux，Mac 和 Windows（本机，远程和 OpenPAI 模式）下安装。
 
 ## **在 Linux 和 Mac 下安装**
 

docs/zh_CN/WindowsLocalMode.md → docs/zh_CN/NniOnWindows.md

-# Windows 本地模式（测试中）
+# Windows 上的 NNI（实验阶段的功能）
 
-当前 Windows 下仅支持本机模式。 推荐 Windows 10 的 1809 版，其经过了测试。
+当前 Windows 上支持本机、远程和 OpenPAI 模式。 推荐 Windows 10 的 1809 版，其经过了测试。
 
 ## **在 Windows 上安装**
 
@@ -25,15 +25,15 @@ Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
   先决条件: `python >=3.5`, `git`, `PowerShell`
 
   ```bash
-  git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
+  git clone -b v0.8 https://github.com/Microsoft/nni.git
   cd nni
-  powershell ./install.ps1
+  powershell -file install.ps1
   ```
 
 运行完以上脚本后，从命令行使用 **config_windows.yml** 来启动 Experiment，完成安装验证。
 
 ```bash
-nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config_windows.yml
+nnictl create --config nni\examples\trials\mnist\config_windows.yml
 ```
 
 同样，其它示例的 YAML 配置中也需将 Trial 命令的 `python3` 替换为 `python`。

docs/zh_CN/QuickStart.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 安装
 
-当前支持 Linux，MacOS 和 Windows（本机模式），在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
+当前支持 Linux，MacOS 和 Windows，在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
 
 #### Linux 和 MacOS
 
@@ -12,7 +12,7 @@
 
 #### Windows
 
-如果选择 Windows 本机模式并使用 PowerShell 运行脚本，需要首次以管理员身份在 PowerShell 环境中运行以下命令。
+如果在 Windows 上使用 NNI，首次使用 PowerShell 时，需要以管理员身份运行下列命令。
 
 ```bash
     Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
@@ -161,7 +161,7 @@ trial:
 
 从命令行使用 **config_windows.yml** 文件启动 MNIST Experiment 。
 
-**注意**：如果使用了 Windows 本机模式，则需要在 config.yml 文件中，将 `python3` 改为 `python`，或者使用 config_windows.yml 来开始 Experiment。
+**注意**：如果使用 Windows，则需要在 config.yml 文件中，将 `python3` 改为 `python`，或者使用 config_windows.yml 来开始 Experiment。
 
 ```bash
     nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config_windows.yml

docs/zh_CN/RemoteMachineMode.md

@@ -56,6 +56,10 @@ machineList:
     passwd: bob123
 ```
 
+可以使用不同系统来在远程计算机上运行 Experiment。
+
+#### Linux 和 macOS
+
 填好 `machineList` 部分，然后运行：
 
 ```bash
@@ -64,6 +68,16 @@ nnictl create --config ~/nni/examples/trials/mnist-annotation/config_remote.yml
 
 来启动 Experiment。
 
+#### Windows
+
+填好 `machineList` 部分，然后运行：
+
+```bash
+nnictl create --config %userprofile%\nni\examples\trials\mnist-annotation\config_remote.yml
+```
+
+来启动 Experiment。
+
 ## 版本校验
 
 从 0.6 开始，NNI 支持版本校验，详情参考[这里](PaiMode.md)。
\ No newline at end of file

docs/zh_CN/WebUI.md

@@ -6,6 +6,8 @@
 
 * 查看 Experiment 的配置和搜索空间内容。
 * 支持下载 Experiment 结果。
+* 支持导出 nni-manager 和 dispatcher 的日志文件。
+* 如果有任何问题，可以点击 “Feedback” 告诉我们。
 
 ![](../img/webui-img/over1.png)
 
@@ -52,6 +54,14 @@
 
 ![](../img/webui-img/detail-local.png)
 
+* "Add column" 按钮可选择在表格中显示的列。 如果 Experiment 的最终结果是 dict，则可以在表格中查看其它键。
+
+![](../img/webui-img/addColumn.png)
+
+* 可使用 "Copy as python" 按钮来拷贝 Trial 的参数。
+
+![](../img/webui-img/copyParameter.png)
+
 * 如果在 OpenPAI 或 Kubeflow 平台上运行，还可以看到 hdfsLog。
 
 ![](../img/webui-img/detail-pai.png)

docs/zh_CN/automl_practice_sharing.rst

-#################
-自动机器学习的经验分享
-#################
-
-..  toctree::
-    :maxdepth: 2
-
-    神经网络架构搜索的对比<CommunitySharings/AutomlPracticeSharing/NasComparison>

src/sdk/pynni/nni/evolution_tuner/README_zh_CN.md

-# Naive Evolution Tuner
-
-## Naive Evolution（进化算法）
-
-进化算法来自于 [Large-Scale Evolution of Image Classifiers](https://arxiv.org/pdf/1703.01041.pdf)。 它会基于搜索空间随机生成一个种群。 在每一代中，会选择较好的结果，并对其下一代进行一些变异（例如，改动一个超参，增加或减少一层）。 进化算法需要很多次 Trial 才能有效，但它也非常简单，也很容易扩展新功能。
\ No newline at end of file

src/sdk/pynni/nni/gridsearch_tuner/README_zh_CN.md

-# Grid Search
-
-## Grid Search（遍历搜索）
-
-Grid Search 会穷举定义在搜索空间文件中的所有超参组合。 注意，搜索空间仅支持 `choice`, `quniform`, `qloguniform`。 `quniform` 和 `qloguniform` 中的 **数字 `q` 有不同的含义（与[搜索空间](../../../../../docs/zh_CN/SearchSpaceSpec.md)说明不同）。 这里的意义是在 `low` 和 `high` 之间均匀取值的数量。</p>
\ No newline at end of file

src/sdk/pynni/nni/hyperband_advisor/README_zh_CN.md

-# NNI 中使用 Hyperband
-
-## 1. 介绍
-
-[Hyperband](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf) 是一种流行的自动机器学习算法。 Hyperband 的基本思想是对配置分组，每组有 `n` 个随机生成的超参配置，每个配置使用 `r` 次资源（如，epoch 数量，批处理数量等）。 当 `n` 个配置完成后，会选择最好的 `n/eta` 个配置，并增加 `r*eta` 次使用的资源。 最后，会选择出的最好配置。
-
-## 2. 实现并行
-
-首先，此样例是基于 MsgDispatcherBase 来实现的自动机器学习算法，而不是基于 Tuner 和Assessor。 这种实现方法下，Hyperband 集成了 Tuner 和 Assessor 两者的功能，因而将它叫做 Advisor。
-
-其次，本实现完全利用了 Hyperband 内部的并行性。 具体来说，下一个分组不会严格的在当前分组结束后再运行，只要有资源，就可以开始运行新的分组。
-
-## 3. 用法
-
-要使用 Hyperband，需要在 Experiment 的 YAML 配置文件进行如下改动。
-
-    advisor:
-      #可选项: Hyperband
-      builtinAdvisorName: Hyperband
-      classArgs:
-        #R: 最大的步骤
-        R: 100
-        #eta: 丢弃的 Trial 的比例
-        eta: 3
-        #可选项: maximize, minimize
-        optimize_mode: maximize
-    
-
-注意，一旦使用了 Advisor，就不能在配置文件中添加 Tuner 和 Assessor。 使用 Hyperband 时，Trial 代码收到的超参（如键值对）中，除了用户定义的超参，会多一个 `STEPS`。 **使用 `STEPS`，Trial 能够控制其运行的时间。</p> 
-
-对于 Trial 代码中 `report_intermediate_result(metric)` 和 `report_final_result(metric)` 的**`指标` 应该是数值，或者用一个 dict，并保证其中有键值为 default 的项目，其值也为数值型**。 这是需要进行最大化或者最小化优化的数值，如精度或者损失度。
-
-`R` 和 `eta` 是 Hyperband 中可以改动的参数。 `R` 表示可以分配给配置的最大步数（STEPS）。 这里，STEPS 可以代表 epoch 或 批处理数量。 `STEPS` 应该被 Trial 代码用来控制运行的次数。 参考样例 `examples/trials/mnist-hyperband/` ，了解详细信息。
-
-`eta` 表示 `n` 个配置中的 `n/eta` 个配置会留存下来，并用更多的 STEPS 来运行。
-
-下面是 `R=81` 且 `eta=3` 时的样例：
-
-|   | s=4  | s=3  | s=2  | s=1  | s=0  |
-| - | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
-| i | n r  | n r  | n r  | n r  | n r  |
-| 0 | 81 1 | 27 3 | 9 9  | 6 27 | 5 81 |
-| 1 | 27 3 | 9 9  | 3 27 | 2 81 |      |
-| 2 | 9 9  | 3 27 | 1 81 |      |      |
-| 3 | 3 27 | 1 81 |      |      |      |
-| 4 | 1 81 |      |      |      |      |
-
-`s` 表示分组， `n` 表示生成的配置数量，相应的 `r` 表示配置会运行多少 STEPS。 `i` 表示轮数，如分组 4 有 5 轮，分组 3 有 4 轮。
-
-关于如何实现 Trial 代码，参考 `examples/trials/mnist-hyperband/` 中的说明。
-
-## 4. 待改进
-
-当前实现的 Hyperband 算法可以通过改进支持的提前终止算法来提高，原因是最好的 `n/eta` 个配置并不一定都表现很好。 不好的配置可以更早的终止。
-
-在当前实现中，遵循了[此论文](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf)的设计，配置都是随机生成的。 要进一步提升，配置生成过程可以利用更高级的算法。
\ No newline at end of file

src/sdk/pynni/nni/hyperopt_tuner/README_zh_CN.md

-# TPE, Random Search, Anneal Tuners
-
-## TPE
-
-Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 是一种 sequential model-based optimization（SMBO，即基于序列模型优化）的方法。 SMBO 方法根据历史指标数据来按顺序构造模型，来估算超参的性能，随后基于此模型来选择新的超参。 TPE 方法对 P(x|y) 和 P(y) 建模，其中 x 表示超参，y 表示相关的评估指标。 P(x|y) 通过变换超参的生成过程来建模，用非参数密度（non-parametric densities）代替配置的先验分布。 细节可参考 [Algorithms for Hyper-Parameter Optimization](https://papers.nips.cc/paper/4443-algorithms-for-hyper-parameter-optimization.pdf)。 ​
-
-## Random Search（随机搜索）
-
-[Random Search for Hyper-Parameter Optimization](http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf) 中介绍了随机搜索惊人的简单和效果。 建议当不清楚超参的先验分布时，采用随机搜索作为基准。
-
-## Anneal（退火算法）
-
-这种简单的退火算法从先前的采样开始，会越来越靠近发现的最佳点取样。 此算法是随机搜索的简单变体，利用了响应面的平滑性。 退火率不是自适应的。
\ No newline at end of file

src/sdk/pynni/nni/medianstop_assessor/README_zh_CN.md

-# Medianstop Assessor
-
-## Median Stop
-
-Medianstop 是一种简单的提前终止 Trial 的策略，可参考[论文](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/46180.pdf)。 如果 Trial X 的在步骤 S 的最好目标值比所有已完成 Trial 的步骤 S 的中位数值明显要低，这个 Trial 就会被提前停止。
\ No newline at end of file

src/sdk/pynni/nni/metis_tuner/README_zh_CN.md

-# Metis Tuner
-
-## Metis Tuner
-
-大多数调参工具仅仅预测最优配置，而 [Metis](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/metis-robustly-tuning-tail-latencies-cloud-systems/) 的优势在于有两个输出：(a) 最优配置的当前预测结果， 以及 (b) 下一次 Trial 的建议。 不再需要随机猜测!
-
-大多数工具假设训练集没有噪声数据，但 Metis 会知道是否需要对某个超参重新采样。
-
-大多数工具都有着重于在已有结果上继续发展的问题，而 Metis 的搜索策略可以在探索，发展和重新采样（可选）中进行平衡。
-
-Metis 属于基于序列的贝叶斯优化 (SMBO) 的类别，它也基于贝叶斯优化框架。 为了对超参-性能空间建模，Metis 同时使用了高斯过程（Gaussian Process）和高斯混合模型（GMM）。 由于每次 Trial 都可能有很高的时间成本，Metis 大量使用了已有模型来进行推理计算。 在每次迭代中，Metis 执行两个任务：
-
-在高斯过程空间中找到全局最优点。 这一点表示了最佳配置。
-
-它会标识出下一个超参的候选项。 这是通过对隐含信息的探索、挖掘和重采样来实现的。
-
-注意，搜索空间仅支持 `choice`, `quniform`, `uniform` 和 `randint`。
-
-更多详情，参考论文：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/metis-robustly-tuning-tail-latencies-cloud-systems/
\ No newline at end of file