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docs/source_zh_cn/architecture.md

 # 总体架构
 
-本文将为大家介绍MindSpore总体架构。
-
-<!-- TOC -->
-
-- [总体架构](#总体架构)
-
-<!-- /TOC -->
+`Ascend` `GPU` `CPU` `端侧` `模型开发` `模型调优` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
 
 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/architecture.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 

docs/source_zh_cn/benchmark.md

 # 基准性能
 
+`Ascend` `模型训练` `中级` `高级`
+
+<!-- TOC -->
+
+- [基准性能](#基准性能)
+    - [训练性能](#训练性能)
+        - [ResNet](#resnet)
+        - [BERT](#bert)
+        - [Wide & Deep (数据并行)](#wide--deep-数据并行)
+        - [Wide & Deep (Host-Device混合计算模型并行)](#wide--deep-host-device混合计算模型并行)
+
+<!-- /TOC -->
+        
 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/benchmark.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 
 本文介绍MindSpore的基准性能。MindSpore网络定义可参考[Model Zoo](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo)。

docs/source_zh_cn/constraints_on_network_construction.md

 # Python源码构造网络约束
 
+`Ascend` `GPU` `CPU` `模型开发` `初级` `中级` `高级`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [Python源码构造网络约束](#python源码构造网络约束)

docs/source_zh_cn/design/mindinsight/graph_visual_design.md

 # 计算图可视设计
 
+`Ascend` `GPU` `模型开发` `模型调优` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [计算图可视设计](#计算图可视设计)

docs/source_zh_cn/design/mindinsight/tensor_visual_design.md

 # 张量可视设计
 
+`Ascend` `GPU` `模型开发` `模型调优` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [张量可视设计](#张量可视设计)

docs/source_zh_cn/design/mindinsight/training_visual_design.md

 # 训练可视总体设计
 
+`Ascend` `GPU` `模型开发` `模型调优` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [训练可视总体设计](#训练可视总体设计)

docs/source_zh_cn/design/mindspore/distributed_training_design.md

 # 分布式训练设计
 
+`Ascend` `GPU` `模型开发` `模型调优` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [分布式训练设计](#分布式训练设计)

docs/source_zh_cn/glossary.md

 # 术语
 
-<!-- TOC -->
-
-- [术语](#术语)
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-<!-- /TOC -->
+`Ascend` `GPU` `CPU` `全流程` `初级` `中级` `高级`
 
 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/glossary.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 

docs/source_zh_cn/help_seeking_path.md

 # 问题求助路径
 
-本文将简述用户在使用MindSpore遇到问题时，如何使用官方提供的问题求助路径解决问题。
+`Ascend` `GPU` `CPU` `全流程` `初级` `中级` `高级`
 
 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/help_seeking_path.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 
-MindSpore问题求助整体流程如图中所示，从用户使用MindSpore发现问题开始，直至选择到合适的问题解决方法。下面我们基于问题求助流程图对各种求助方法做解释说明。
+本文将简述用户在使用MindSpore遇到问题时，如何使用官方提供的问题求助路径解决问题。MindSpore问题求助整体流程如图中所示，从用户使用MindSpore发现问题开始，直至选择到合适的问题解决方法。下面我们基于问题求助流程图对各种求助方法做解释说明。
 
 ![solution](./images/help_seeking_path.png)
 

docs/source_zh_cn/network_list.md

 # 网络支持
 
+`Ascend` `GPU` `CPU` `模型开发` `中级` `高级`
+ 
+<!-- TOC -->
+
+- [网络支持](#网络支持)
+    - [Model Zoo](#model-zoo)
+    - [预训练模型](#预训练模型)
+
+<!-- /TOC -->
+
 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/tree/master/docs/source_zh_cn/network_list.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 
 ## Model Zoo

docs/source_zh_cn/operator_list.md

 # 算子支持
 
+`Ascend` `GPU` `CPU` `模型开发` `初级` `中级` `高级`
+
 <!-- TOC -->
 
 - [算子支持](#算子支持)

docs/source_zh_cn/roadmap.md

 # RoadMap
 
-以下将展示MindSpore近一年的高阶计划，我们会根据用户的反馈诉求，持续调整计划的优先级。
-
-总体而言，我们会努力在以下几个方面不断改进。
-1. 提供更多的预置模型支持。
-2. 持续补齐API和算子库，改善易用性和编程体验。
-3. 提供华为昇腾AI处理器的全面支持，并不断优化性能及软件架构。
-4. 完善可视化、调试调优、安全相关工具。
-
-热忱希望各位在用户社区加入讨论，并贡献您的建议。
+`Ascend` `GPU` `CPU` `全流程` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
 
 <!-- TOC -->
 
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 <a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/roadmap.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
 
+以下将展示MindSpore近一年的高阶计划，我们会根据用户的反馈诉求，持续调整计划的优先级。
+
+总体而言，我们会努力在以下几个方面不断改进。
+1. 提供更多的预置模型支持。
+2. 持续补齐API和算子库，改善易用性和编程体验。
+3. 提供华为昇腾AI处理器的全面支持，并不断优化性能及软件架构。
+4. 完善可视化、调试调优、安全相关工具。
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+热忱希望各位在用户社区加入讨论，并贡献您的建议。
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 ## 预置模型
 * CV：目标检测、GAN、图像分割、姿态识别等场景经典模型。
 * NLP：RNN、Transformer类型神经网络，拓展基于Bert预训练模型的应用。

docs/source_zh_cn/technical_white_paper.md

 # 技术白皮书
 
+`Ascend` `GPU` `CPU` `全流程` `框架开发` `中级` `高级` `贡献者`
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+<!-- TOC -->
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+- [技术白皮书](#技术白皮书)
+    - [引言](#引言)
+    - [简介](#简介)
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+<!-- /TOC -->
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+<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/source_zh_cn/technical_white_paper.md" target="_blank"><img src="./_static/logo_source.png"></a>
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 ## 引言
 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展，掀起了人工智能的第三次浪潮，并且在图像识别、语音识别与合成、无人驾驶、机器视觉等方面取得了巨大的成功。这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求。深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型时，可以方便地使用大量的计算资源。