From 642a32ddca6f249f4e28a4cd8270b541103d1e0e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lvmingfu <630944715@qq.com>
Date: Fri, 31 Jul 2020 15:14:36 +0800
Subject: [PATCH] add new link at readme.md in notebook for r0.6

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 tutorials/notebook/README.md | 23 +++++++++++++----------
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 ## notebook说明
 
-| 教程名称                                         |  内容描述
-| :-----------                                    |:------   
-| [quick_start.ipynb](./quick_start.ipynb)                               | - CPU平台下从数据集到模型验证的全过程解读 <br/> - 体验教程中各功能模块的使用说明 <br/> - 数据集图形化展示 <br/> - 了解LeNet5具体结构和参数作用 <br/> - 学习使用自定义回调函数 <br/> - loss值与训练步数的变化图 <br/> - 模型精度与训练步数的变化图 <br/> -  使用模型应用到手写图片的预测与分类上
-| [debugging_in_pynative_mode.ipynb](./debugging_in_pynative_mode.ipynb)                               | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读 <br/> - 了解PyNative模式下的调试方法 <br/> - 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示 <br/> - 了解构建权重梯度计算函数的方法 <br/> - 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
-| [mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb](./mindinsight/debugging_in_pynative_mode.ipynb)                               | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示 <br/> - 学习使用SummaryRecord记录数据 <br/> - 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集 <br/> - 使用MindInsight进行数据可视化 <br/> - 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
-| [calculate_and_datagraphic.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb)                               | - 了解MindSpore中新增可视化功能 <br/> - 学习使用MindInsight可视化看板<br/> - 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法<br/> - 学习使用查看数据图中展示的信息的方法 
-| [data_loading_enhancement.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb)                               | - 学习MindSpore中数据处理和增强的方法 <br/> - 展示数据处理、增强方法的实际操作 <br/> - 对比展示数据处理前和处理后的效果<br/> - 表述在数据处理、增强后的意义
-| [loading_dataset.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb) | - 学习MindSpore中加载数据集的方法 <br/> - 展示加载常用数据集的方法<br/> - 展示加载MindRecord格式数据集的方法<br/> - 展示加载自定义格式数据集的方法 
-| [nlp_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb) | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用<br/> - 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法<br/> - 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络 
-| [mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb)   | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程 <br/> - 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示<br/> - 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息<br/> - 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
+| 教&nbsp;&nbsp;程&nbsp;&nbsp;名&nbsp;&nbsp;称                    | 文&nbsp;&nbsp;件&nbsp;&nbsp;名&nbsp;&nbsp;称       | 教&nbsp;&nbsp;程&nbsp;&nbsp;类&nbsp;&nbsp;别               |  内&nbsp;&nbsp;容&nbsp;&nbsp;描&nbsp;&nbsp;述
+| :-----------               | :-----------   | :-------              |:------   
+| 手写数字分类识别入门体验教程           |   [quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/quick_start.ipynb)     |  快速入门                                       | - CPU平台下从数据集到模型验证的全过程解读 <br/> - 体验教程中各功能模块的使用说明 <br/> - 数据集图形化展示 <br/> - 了解LeNet5具体结构和参数作用 <br/> - 学习使用自定义回调函数 <br/> - loss值与训练步数的变化图 <br/> - 模型精度与训练步数的变化图 <br/> -  使用模型应用到手写图片的预测与分类上
+| 加载数据集        | [loading_dataset.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/loading_dataset.ipynb)           | 使用指南               | - 学习MindSpore中加载数据集的方法 <br/> - 展示加载常用数据集的方法<br/> - 展示加载MindRecord格式数据集的方法<br/> - 展示加载自定义格式数据集的方法 
+| 将数据集转换为MindSpore数据格式        | [convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/convert_dataset_to_mindspore_data_format/convert_dataset_to_mindspore_data_format.ipynb)           | 使用指南               | - 展示将MNIST数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CSV数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-10数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将CIFAR-100数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示将ImageNet数据集转换为MindSpore数据格式 <br/> - 展示用户自定义生成MindSpore数据格式
+| 数据处理与数据增强      |  [data_loading_enhancement.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/data_loading_enhance/data_loading_enhancement.ipynb)            | 使用指南             | - 学习MindSpore中数据处理和增强的方法 <br/> - 展示数据处理、增强方法的实际操作 <br/> - 对比展示数据处理前和处理后的效果<br/> - 表述在数据处理、增强后的意义
+| 自然语言处理应用         |  [nlp_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb)         | 应用实践              | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用<br/> - 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法<br/> - 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络 
+| 计算机视觉应用     | [mindspore_computer_vision_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindspore_computer_vision_application.ipynb)       | 应用实践           | - 学习MindSpore卷积神经网络在计算机视觉应用的过程 <br/> - 学习下载CIFAR-10数据集，搭建运行环境<br/>- 学习使用ResNet-50构建卷积神经网络<br/> - 学习使用Momentum和SoftmaxCrossEntropyWithLogits构建优化器和损失函数<br/> - 学习调试参数训练模型，判断模型精度
+| 使用PyNative进行神经网络的训练调试体验          | [debugging_in_pynative_mode.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb)      | 模型调优        | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读 <br/> - 了解PyNative模式下的调试方法 <br/> - 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示 <br/> - 了解构建权重梯度计算函数的方法 <br/> - 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
+| 自定义调试信息体验文档         | [customized_debugging_information.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/customized_debugging_information.ipynb)       | 模型调优           | - 了解MindSpore的自定义调试算子 <br/> - 学习使用自定义调试算子Callback设置定时训练<br/>- 学习设置metrics算子输出相对应的模型精度信息<br/> - 学习设置日志环境变量来控制glog输出日志
+|  MindInsight的模型溯源和数据溯源体验            |  [mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb)       | 模型调优         | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示 <br/> - 学习使用SummaryRecord记录数据 <br/> - 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集 <br/> - 使用MindInsight进行数据可视化 <br/> - 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
+| 计算图和数据图可视化         | [calculate_and_datagraphic.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb)       | 模型调优           | - 了解MindSpore中新增可视化功能 <br/> - 学习使用MindInsight可视化看板<br/> - 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法<br/> - 学习使用查看数据图中展示的信息的方法 
+| 标量、直方图、图像和张量可视化         | [mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r0.6/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb)       | 模型调优           | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程 <br/> - 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示<br/> - 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息<br/> - 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
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