Merge branch 'release/v1.2' into develop

requirements.txt

@@ -12,5 +12,5 @@ pandas
 flask >= 1.1.0
 flake8
 tb-paddle
-tb-nightly
+tensorboard >= 1.15
 cma == 2.7.0

requirements_py2.txt

@@ -11,5 +11,5 @@ pandas < 0.25.0
 flake8
 flask >= 1.1.0
 tb-paddle
-tb-nightly
+tensorboard >= 1.15
 cma == 2.7.0

setup.py

@@ -32,7 +32,7 @@ max_version, mid_version, min_version = python_version()
 
 REQUIRED_PACKAGES = [
     'six >= 1.10.0', 'protobuf >= 3.6.0', 'pyyaml', 'Pillow', 'requests',
-    'tb-paddle', 'tb-nightly', 'cma == 2.7.0', 'flask >= 1.1.0'
+    'tb-paddle', 'tensorboard >= 1.15', 'cma == 2.7.0', 'flask >= 1.1.0'
 ]
 
 if max_version < 3:

tutorial/strategy_exp.md

@@ -188,7 +188,7 @@ PaddleHub中集成了ERNIE、BERT、LAC、ELMo等[NLP预训练模型](https://ww
 
 slanted triangular learning rate和warm up + linear decay在原理上和实验结果上都是相似的，Discriminative fine-tuning和Gradual unfreezing微调策略在使用中，应当注意它们会降低模型的拟合能力，可以适当提高训练的轮数。
 
-PaddleHub 1.2已发布AutoDL Finetuner，可以自动搜索超参设置，详情请参考[PaddleHub AutoDL Finetuner](./autofinetune.md)。如有任何疑问欢迎您在issues中向我们提出！
+PaddleHub 1.2已发布AutoDL Finetuner，可以自动搜索超参设置，详情请参考[PaddleHub AutoDL Finetuner](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/autofinetune.md)。如有任何疑问欢迎您在issues中向我们提出！
 
 ## 六、参考文献