From 7b117c1ab28ff9e6e49c8d17f87d6a2ef5cf584b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ying Date: Fri, 12 Jan 2018 15:00:10 +0800 Subject: [PATCH] follow comments. --- doc/howto/usage/capi/workflow_of_capi_cn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/doc/howto/usage/capi/workflow_of_capi_cn.md b/doc/howto/usage/capi/workflow_of_capi_cn.md index 449bda76e..e0a42fff1 100644 --- a/doc/howto/usage/capi/workflow_of_capi_cn.md +++ b/doc/howto/usage/capi/workflow_of_capi_cn.md @@ -28,7 +28,7 @@ 准备预测模型部分，我们以手写数字识别任务为例进行介绍。手写数字识别任务定义了一个含有[两个隐层的简单全连接网络](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/02.recognize_digits/README.cn.md#softmax回归softmax-regression)，网络接受一幅图片作为输入，将图片分类到 0 ~ 9 类别标签之一。完整代码可以查看[此目录](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense) 中的相关脚本。 -调用C-API开发预测程序需要一个训练好的模型，运行[MNIST手写数字识别目录](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense)下的[mnist_v2.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense/mnist_v2.py)脚本，在终端执行`python mnist_v2.py`，会使用 PaddlePaddle 内置的 [MNIST 数据集](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)进行训练。训练好的模型默认保存在当前运行目录下的`models`目录中。 +调用C-API开发预测程序需要一个训练好的模型，运行[MNIST手写数字识别目录](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense)下的[mnist_v2.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/examples/model_inference/dense/mnist_v2.py)脚本，在终端执行`python mnist_v2.py`，会使用 PaddlePaddle 内置的 [MNIST 数据集](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)进行训练。训练好的模型默认保存在当前运行目录下的`models`目录中。 下面，我们将训练结束后存储下来的模型转换成预测模型。 -- GitLab