diff --git a/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb b/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
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--- a/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
+++ b/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb
@@ -26,17 +26,17 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "1、数据集的准备,这里使用的是MNIST数据集。\n",
+ "1. 数据集的准备,这里使用的是MNIST数据集。\n",
"\n",
- "2、构建一个网络,这里使用LeNet网络。(此处将使用第二种记录方式`ImageSummary`)。\n",
+ "2. 构建一个网络,这里使用LeNet网络。(此处将使用第二种记录方式`ImageSummary`)。\n",
"\n",
- "3、训练网络和测试网络的搭建及运行。(此处将操作`SummaryCollector`初始化,并记录模型训练和模型测试相关信息)。\n",
+ "3. 训练网络和测试网络的搭建及运行。(此处将操作`SummaryCollector`初始化,并记录模型训练和模型测试相关信息)。\n",
"\n",
- "4、启动MindInsight服务。\n",
+ "4. 启动MindInsight服务。\n",
"\n",
- "5、模型溯源的使用。调整模型参数多次存储数据,并使用MindInsight的模型溯源功能对不同优化参数下训练产生的模型作对比,了解MindSpore中的各类优化对训练过程的影响及如何调优训练过程。\n",
+ "5. 模型溯源的使用。调整模型参数多次存储数据,并使用MindInsight的模型溯源功能对不同优化参数下训练产生的模型作对比,了解MindSpore中的各类优化对训练过程的影响及如何调优训练过程。\n",
"\n",
- "6、数据溯源的使用。调整数据参数多次存储数据,并使用MindInsight的数据溯源功能对不同数据集下训练产生的模型进行对比分析,了解如何调优。"
+ "6. 数据溯源的使用。调整数据参数多次存储数据,并使用MindInsight的数据溯源功能对不同数据集下训练产生的模型进行对比分析,了解如何调优。"
]
},
{
@@ -50,14 +50,14 @@
"cell_type": "markdown",
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"source": [
- "## 一、训练的数据集下载"
+ "## 训练的数据集下载"
]
},
{
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"source": [
- "### 1、数据集准备"
+ "### 数据集准备"
]
},
{
@@ -159,7 +159,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "### 2、数据集处理"
+ "### 数据集处理"
]
},
{
@@ -168,11 +168,11 @@
"source": [
"数据集处理对于训练非常重要,好的数据集可以有效提高训练精度和效率。在加载数据集前,我们通常会对数据集进行一些处理。\n",
"
我们定义一个函数`create_dataset`来创建数据集。在这个函数中,我们定义好需要进行的数据增强和处理操作:\n",
- "
1、定义数据集。\n",
- "
2、定义进行数据增强和处理所需要的一些参数。\n",
- "
3、根据参数,生成对应的数据增强操作。\n",
- "
4、使用`map`映射函数,将数据操作应用到数据集。\n",
- "
5、对生成的数据集进行处理。"
+ "1. 定义数据集。\n",
+ "2. 定义进行数据增强和处理所需要的一些参数。\n",
+ "3. 根据参数,生成对应的数据增强操作。\n",
+ "4. 使用`map`映射函数,将数据操作应用到数据集。\n",
+ "5. 对生成的数据集进行处理。"
]
},
{
@@ -240,7 +240,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "## 二、构建LeNet5网络"
+ "## 构建LeNet5网络"
]
},
{
@@ -259,7 +259,7 @@
},
{
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- "execution_count": 1,
+ "execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
@@ -321,14 +321,14 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "## 三、训练网络和测试网络构建"
+ "## 训练网络和测试网络构建"
]
},
{
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"source": [
- "### 1、使用SummaryCollector放入到训练网络中记录训练数据"
+ "### 使用SummaryCollector放入到训练网络中记录训练数据"
]
},
{
@@ -360,7 +360,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "### 2、使用SummaryCollector放入到测试网络中记录测试数据"
+ "### 使用SummaryCollector放入到测试网络中记录测试数据"
]
},
{
@@ -372,7 +372,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 3,
+ "execution_count": null,
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"outputs": [],
"source": [
@@ -395,7 +395,7 @@
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"source": [
- "### 3、主程序运行入口"
+ "### 主程序运行入口"
]
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{
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"cell_type": "markdown",
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"source": [
- "## 四、启动及关闭MindInsight服务"
+ "## 启动及关闭MindInsight服务"
]
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@@ -506,14 +506,14 @@
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"source": [
- "## 五、模型溯源"
+ "## 模型溯源"
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"source": [
- "### 1、连接到模型溯源地址"
+ "### 连接到模型溯源地址"
]
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{
@@ -567,7 +567,7 @@
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"source": [
- "### 2、观察分析记录下来的溯源参数"
+ "### 观察分析记录下来的溯源参数"
]
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@@ -596,14 +596,14 @@
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"source": [
- "## 六、数据溯源"
+ "## 数据溯源"
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"source": [
- "### 1、连接到数据溯源地址"
+ "### 连接到数据溯源地址"
]
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@@ -646,7 +646,7 @@
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"source": [
- "### 2、观察分析数据溯源参数"
+ "### 观察分析数据溯源参数"
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