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tutorials/notebook/README.md

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 | 教程名称                                         |  内容描述
 | :-----------                                    |:------   
-| [quick_start.ipynb](./quick_start.ipynb)                               | - 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
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+| [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
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tutorials/notebook/quick_start.ipynb

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     "<br/>1、圈数epoch size（每圈需要遍历完成1875组图片）;\n",
     "<br/>2、数据集ds_train;\n",
     "<br/>3、回调函数callbacks包含ModelCheckpoint、LossMonitor、SummaryStepckpoint_cb,Callback模型检测参数;\n",
-    "<br/>4、底层数据通道dataset_sink_mode,此参数默认True需设置成False，因为此功能只限于昇腾AI处理器。"
+    "<br/>4、底层数据通道dataset_sink_mode，此参数默认True需设置成False，因为此功能不支持CPU模式。"
    ]
   },
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    "source": [
-    "训练完成后，能在Jupyter的工作路径上生成多个模型文件，名称具体含义checkpoint_{网络名称}-{第几个epoch}_{第几个step}.ckpt 。"
+    "训练完成后，能在Jupyter的工作路径上生成多个模型文件，名称具体含义checkpoint_{网络名称}-{第几个epoch}_{第几个step}.ckpt。"
    ]
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    "source": [
-    "搭建测试网络的过程主要为：<br/>1、载入模型.cptk文件中的参数param；<br/>2、将参数param载入到神经网络LeNet5中；<br/>3、载入测试数据集；<br/>4、调用函数model.eval()传入参数测试数据集ds_eval，就生成模型checkpoint_lenet-1_1875.ckpt的精度值。<br/>dataset_sink_mode表示数据集下沉模式，仅仅支持昇腾AI处理器平台，所以这里设置成False 。"
+    "搭建测试网络的过程主要为：<br/>1、载入模型.cptk文件中的参数param；<br/>2、将参数param载入到神经网络LeNet5中；<br/>3、载入测试数据集；<br/>4、调用函数model.eval()传入参数测试数据集ds_eval，就生成模型checkpoint_lenet-1_1875.ckpt的精度值。<br/>dataset_sink_mode表示数据集下沉模式，不支持CPU，所以这里设置成False。"
    ]
   },
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