diff --git a/tutorials/notebook/README.md b/tutorials/notebook/README.md
index 10f2d3946c3129ea541d47a122cdb8a832e80be7..2d91c9645cbb57e2e5cd1049c9e7947e8620f7a3 100644
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 | 手写数字分类识别入门体验教程           |   [quick_start.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/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/master/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/master/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/master/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/master/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 
 | 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/master/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