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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",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 一、训练的数据集下载"
+    "## 训练的数据集下载"
    ]
   },
   {
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 1、数据集准备"
+    "### 数据集准备"
    ]
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@@ -159,7 +159,7 @@
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    "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",
     "<br/>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",
-    "<br/>1、定义数据集。\n",
-    "<br/>2、定义进行数据增强和处理所需要的一些参数。\n",
-    "<br/>3、根据参数，生成对应的数据增强操作。\n",
-    "<br/>4、使用`map`映射函数，将数据操作应用到数据集。\n",
-    "<br/>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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   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 1,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -321,14 +321,14 @@
    "cell_type": "markdown",
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    "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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    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "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,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -395,7 +395,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 3、主程序运行入口"
+    "### 主程序运行入口"
    ]
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@@ -445,7 +445,7 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 四、启动及关闭MindInsight服务"
+    "## 启动及关闭MindInsight服务"
    ]
   },
   {
@@ -506,14 +506,14 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 五、模型溯源"
+    "## 模型溯源"
    ]
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 1、连接到模型溯源地址"
+    "### 连接到模型溯源地址"
    ]
   },
   {
@@ -567,7 +567,7 @@
    "cell_type": "markdown",
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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 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 六、数据溯源"
+    "## 数据溯源"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 1、连接到数据溯源地址"
+    "### 连接到数据溯源地址"
    ]
   },
   {
@@ -646,7 +646,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 2、观察分析数据溯源参数"
+    "### 观察分析数据溯源参数"
    ]
   },
   {