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docs/gui/index.rst

@@ -56,7 +56,7 @@ PaddleX RESTful是基于PaddleX开发的RESTful API。
 PaddleX Remote GUI
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-PaddleX Remote GUI是针对PaddleX RESTful开发的可视化客服端。开发者可以通过客服端连接开启RESTful服务的服务端，通过GUI实现深度学习全流程：**数据处理** 、 **超参配置** 、 **模型训练及优化** 、 **模型发布**，无需开发一行代码，即可得到高性深度学习推理模型。
+PaddleX Remote GUI是针对PaddleX RESTful开发的可视化客户端。开发者可以通过客户端连接开启RESTful服务的服务端，通过GUI实现深度学习全流程：**数据处理** 、 **超参配置** 、 **模型训练及优化** 、 **模型发布**，无需开发一行代码，即可得到高性深度学习推理模型。
 
 
 PaddleX RESTful API 二次开发

docs/gui/introduction.md

@@ -8,7 +8,7 @@ PaddleX RESTful是基于PaddleX开发的RESTful API。
 **paddlex --start_restful --port [端口号] --workspace_dir [工作空间地址]**
 
 ## PaddleX Remote GUI
-PaddleX Remote GUI是针对PaddleX RESTful开发的可视化客服端。开发者可以通过客服端连接开启RESTful服务的服务端，通过GUI实现深度学习全流程：**数据处理** 、 **超参配置** 、 **模型训练及优化** 、 **模型发布**，无需开发一行代码，即可得到高性深度学习推理模型。  
+PaddleX Remote GUI是针对PaddleX RESTful开发的可视化客户端。开发者可以通过客户端连接开启RESTful服务的服务端，通过GUI实现深度学习全流程：**数据处理** 、 **超参配置** 、 **模型训练及优化** 、 **模型发布**，无需开发一行代码，即可得到高性深度学习推理模型。  
 ### 客户端下载地址
 - [MAC](https://bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX_Remote_GUI/mac/PaddleX_Remote_GUI.zip)
 - [Windows](https://bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX_Remote_GUI/windows/PaddleX_Remote_GUI.zip)

paddlex/restful/demo.py

@@ -42,7 +42,10 @@ def load_demo_project(data, workspace, monitored_processes,
         data为dict, key包括
         'prj_type' 样例类型(ProjectType)
     """
-    prj_type = ProjectType(data['prj_type'])
+    if isinstance(data['prj_type'], str):
+        prj_type = ProjectType(prj_type_list.index(data['prj_type']))
+    else:
+        prj_type = ProjectType(data['prj_type'])
     assert prj_type.value >= 0 and prj_type.value <= 4, "不支持此样例类型的导入(type:{})".format(
         prj_type)
 
@@ -159,7 +162,10 @@ def stop_import_demo(data, workspace, load_demo_proc_dict,
         request(comm.Request): 其中request.params为dict, key包括
         'prj_type' 样例类型(ProjectType)
     """
-    prj_type = ProjectType(data['prj_type'])
+    if isinstance(data['prj_type'], str):
+        prj_type = ProjectType(prj_type_list.index(data['prj_type']))
+    else:
+        prj_type = ProjectType(data['prj_type'])
     for proc in load_demo_proc_dict[prj_type]:
         if proc.is_alive():
             proc.terminate()