From e434f5816c2f33dbb941b40ee16f8fb1a55e1618 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: lvmingfu <630944715@qq.com>
Date: Sat, 29 Aug 2020 17:20:18 +0800
Subject: [PATCH] modify files in docs for r0.7

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 .../quick_start/linear_regression.md          |   7 +-
 8 files changed, 10 insertions(+), 573 deletions(-)
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 MindSpore API
 =============
 
-.. toctree::
-   :maxdepth: 1
-   :caption: 编程指南
-
-   programming_guide/api_structure
-
 .. toctree::
    :maxdepth: 1
    :caption: MindSpore Python API
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--- a/api/source_zh_cn/programming_guide/api_structure.md
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-# MindSpore API概述
-
-<!-- TOC -->
-
-- [MindSpore API概述](#mindsporeapi概述)
-    - [设计理念](#设计理念)
-    - [层次结构](#层次结构)
-
-<!-- /TOC -->
-
-<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/api/source_zh_cn/programming_guide/api_structure.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
-
-## 设计理念
-
-MindSpore源于全产业的最佳实践，向数据科学家和算法工程师提供了统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署，推动深度学习和科学计算等领域繁荣发展。
-
-MindSpore提供了动态图和静态图统一的编码方式，用户无需开发多套代码，仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式，从而拥有更轻松的开发调试及性能体验。
-
-此外，由于MindSpore统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，大大降低了AI开发门槛。
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-## 层次结构
-
-MindSpore向用户提供了3个不同层次的API，支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行，从低到高分别为Low-Level Python API、Medium-Level Python API以及High-Level Python API。
-
-![img](./images/api_structure.png) 
-
-- Low-Level Python API
-
-  第一层为低阶API，主要包括张量定义、基础算子、自动微分等模块，用户可使用低阶API轻松实现张量操作和求导计算。
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-- Medium-Level Python API
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-  第二层为中阶API，其封装了低价API，提供网络层、优化器、损失函数等模块，用户可通过中阶API灵活构建神经网络和控制执行流程，快速实现模型算法逻辑。
-
-- High-Level Python API
-
-  第三层为高阶API，其在中阶API的基础上又提供了训练推理的管理、Callback、混合精度训练等高级接口，方便用户控制整网的执行流程和实现神经网络的训练及推理。
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literal 22544
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L>Pq=H&4d06WQ5FA

diff --git a/api/source_zh_cn/programming_guide/nn.md b/api/source_zh_cn/programming_guide/nn.md
deleted file mode 100644
index a1bb61ec96..0000000000
--- a/api/source_zh_cn/programming_guide/nn.md
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-# nn模块
-
-<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/api/source_zh_cn/programming_guide/nn.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
-
-MindSpore的nn模块是Python实现的模型组件，是对低阶API的封装，主要包括各种模型层、损失函数、优化器等。
-
-同时nn也提供了部分与Primitive算子同名的接口，主要作用是对Primitive算子进行进一步封装，为用户提供更友好的API。
-
-代码样例如下：
-```python
-import numpy as np
-from mindspore.common.tensor import Tensor
-import mindspore.nn as nn
-import mindspore
-
-net = nn.PSNR()
-img1 = Tensor(np.random.random((1,3,16,16)), mindspore.float32)
-img2 = Tensor(np.random.random((1,3,16,16)), mindspore.float32)
-output = net(img1, img2)
-print("output =", output)
-```
-
-输出如下：
-```
-output = [7.6338434]
-```
-
-各种模型层、损失函数、优化器等代码样例正在完善中。
diff --git a/api/source_zh_cn/programming_guide/ops.md b/api/source_zh_cn/programming_guide/ops.md
deleted file mode 100644
index 53bb69f5df..0000000000
--- a/api/source_zh_cn/programming_guide/ops.md
+++ /dev/null
@@ -1,126 +0,0 @@
-# ops模块
-
-<!-- TOC -->
-
-- [ops模块](#ops模块)
-    - [mindspore.ops.operations](#mindsporeopsoperations)
-    - [mindspore.ops.functional](#mindsporeopsfunctional)
-    - [mindspore.ops.composite](#mindsporeopscomposite)
-
-<!-- /TOC -->
-
-<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/api/source_zh_cn/programming_guide/ops.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
-
-MindSpore的ops模块主要存放算子相关接口，同时包含算子的校验和正反向关联的逻辑。
-
-ops主要包括operations、functional和composite，可通过ops直接获取到这三类算子。  
-- operations提供单个的Primtive算子。一个算子对应一个原语，是最小的执行对象，需要实例化之后使用。
-- composite提供一些预定义的组合算子，以及复杂的涉及图变换的算子，如`GradOperation`。
-- functional提供operations和composite实例化后的对象，简化算子的调用流程。
-
-## mindspore.ops.operations
-
-operations提供了所有的Primitive算子接口，是开放给用户的最低阶算子接口。算子支持情况可查询[算子支持列表](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/operator_list.html#mindspore-ops-operations)。
-
-Primitive算子也称为算子原语，它直接封装了底层的Ascend、GPU、AICPU、CPU等多种算子的具体实现，为用户提供基础算子能力。
-
-Primitive算子接口是构建高阶接口、自动微分、网络模型等能力的基础。
-
-代码样例如下：
-```python
-import numpy as np
-import mindspore
-from mindspore import Tensor
-import mindspore.ops.operations as P
-
-input_x = mindspore.Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
-input_y = 3.0
-pow = P.Pow()
-output = pow(input_x, input_y)
-print("output =", output)
-```
-
-输出如下：
-```
-output = [ 1.  8. 64.]
-```
-
-## mindspore.ops.functional
-
-为了简化没有属性的算子的调用流程，MindSpore提供了一些算子的functional版本。入参要求参考原算子的输入输出要求。算子支持情况可以查询[算子支持列表](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/operator_list.html#mindspore-ops-functional)。
-
-例如`P.Pow`算子，我们提供了functional版本的`F.tensor_pow`算子。
-
-使用functional的代码样例如下：
-
-```python
-import numpy as np
-import mindspore
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.ops import functional as F
-
-input_x = mindspore.Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
-input_y = 3.0
-output = F.tensor_pow(input_x, input_y)
-print("output =", output)
-```
-
-输出如下：
-```
-output = [ 1.  8. 64.]
-```
-
-## mindspore.ops.composite
-
-composite提供了一些算子的组合，包括clip_by_value和random相关的一些算子，以及涉及图变换的函数（`GradOperation`、`HyperMap`和`Map`等）。
-
-算子的组合可以直接像一般函数一样使用，例如使用`normal`生成一个随机分布：
-```python
-from mindspore.common import dtype as mstype
-from mindspore.ops import composite as C
-from mindspore import Tensor
-
-mean = Tensor(1.0, mstype.float32)
-stddev = Tensor(1.0, mstype.float32)
-output = C.normal((2, 3), mean, stddev, seed=5)
-print("ouput =", output)
-```
-输出如下：
-```
-output = [[2.4911082  0.7941146  1.3117087]
- [0.30582333  1.772938  1.525996]]
-```
-
-> 以上代码运行于MindSpore的GPU版本。
-
-针对涉及图变换的函数，用户可以使用`MultitypeFuncGraph`定义一组重载的函数，根据不同类型，走到不同实现。
-
-代码样例如下：
-```python
-import numpy as np
-from mindspore.ops.composite import MultitypeFuncGraph
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.ops import functional as F
-
-add = MultitypeFuncGraph('add')
-@add.register("Number", "Number")
-def add_scalar(x, y):
-    return F.scalar_add(x, y)
-
-@add.register("Tensor", "Tensor")
-def add_tensor(x, y):
-    return F.tensor_add(x, y)
-
-tensor1 = Tensor(np.array([[1.2, 2.1], [2.2, 3.2]]).astype('float32'))
-tensor2 = Tensor(np.array([[1.2, 2.1], [2.2, 3.2]]).astype('float32'))
-print('tensor', add(tensor1, tensor2))
-print('scalar', add(1, 2))
-```
-输出如下：
-```
-tensor [[2.4, 4.2] 
- [4.4, 6.4]]
-scalar 3
-```
-
-此外，高阶函数`GradOperation`提供了根据输入的函数，求这个函数对应的梯度函数的方式，详细可以参阅[API文档](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.ops.composite.html#mindspore.ops.composite.GradOperation)。
\ No newline at end of file
diff --git a/api/source_zh_cn/programming_guide/tensor.md b/api/source_zh_cn/programming_guide/tensor.md
deleted file mode 100644
index c935dc71bb..0000000000
--- a/api/source_zh_cn/programming_guide/tensor.md
+++ /dev/null
@@ -1,369 +0,0 @@
-# 张量
-
-<!-- TOC -->
-
-- [张量](#张量)
-    - [概述](#概述)
-    - [常量张量](#常量张量)
-    - [变量张量](#变量张量)
-    - [张量的属性和方法](#张量的属性和方法)
-        - [属性](#属性)
-        - [方法](#方法)
-    - [张量操作](#张量操作)
-        - [结构操作](#结构操作)
-        - [数学运算](#数学运算)
-    - [广播](#广播)
-
-<!-- /TOC -->
-
-<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/api/source_zh_cn/programming_guide/tensor.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
-
-## 概述
-
-张量是MindSpore网络运算中的基本数据结构，即为多维数组，分为常量张量（Tensor）和变量张量（Parameter），常量张量的值在网络中不能被改变，而变量张量的值则可以被更新。
-
-张量里的数据分为不同的类型，支持的类型有int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64、float16、float32、float64、bool_，与NumPy里的数据类型一一对应。
-
-不同维度的张量分别表示不同的数据，0维张量表示标量，1维张量表示向量，2维张量表示矩阵，3维张量可以表示彩色图像的RGB三通道等等。
-
-> 本文档中的所有示例，都是在PyNative模式下运行的，暂不支持CPU。
-  
-## 常量张量
-
-常量张量的值在网络中不能被改变，构造时支持传入float、int、bool、tuple、list和numpy.array。
-
-Tensor作为初始值可指定dtype，如果没有指定dtype，int、float、bool分别对应int32、float32、bool_，tuple和list生成的1维Tensor数据类型与tuple和list里存放数据的类型相对应。
-
-代码样例如下：
-
-```
-import numpy as np
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.common import dtype as mstype
-
-x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mstype.int32)
-y = Tensor(1.0, mstype.int32)
-z = Tensor(2, mstype.int32)
-m = Tensor(True, mstype.bool_)
-n = Tensor((1, 2, 3), mstype.int16)
-p = Tensor([4.0, 5.0, 6.0], mstype.float64)
-
-print(x, "\n\n", y, "\n\n", z, "\n\n", m, "\n\n", n, "\n\n", p)
-```
-
-输出如下：
-
-```
-[[1 2]
- [3 4]]
-
-1
-
-2
-
-True
-
-[1 2 3]
-
-[4. 5. 6.]
-```
-
-## 变量张量
-
-变量张量的值在网络中可以被更新，用来表示需要被更新的参数，MindSpore使用Tensor的子类Parameter构造变量张量，构造时支持传入Tensor、Initializer或者Number。
-
-代码样例如下：
-
-```
-import numpy as np
-from mindspore import Tensor, Parameter
-from mindspore.common import dtype as mstype
-from mindspore.common.initializer import initializer
-
-x = Tensor(np.arange(2*3).reshape((2, 3)))
-y = Parameter(x, name="x")
-z = Parameter(initializer('ones', [1, 2, 3], mstype.float32), name='y')
-m = Parameter(2.0, name='m')
-
-print(x, "\n\n", y, "\n\n", z, "\n\n", m)
-```
-
-输出如下：
-
-```
-[[0 1 2]
- [3 4 5]]
-
-Parameter (name=x, value=[[0 1 2]
-                          [3 4 5]])
-
-Parameter (name=y, value=[[[1. 1. 1.]
-                           [1. 1. 1.]]])
-
-Parameter (name=m, value=2.0)
-```
-  
-## 张量的属性和方法
-### 属性
-
-张量的属性包括形状（shape）和数据类型（dtype）。
-- 形状：Tensor的shape，是一个tuple。
-- 数据类型：Tensor的的dtype，是MindSpore的一个数据类型。
-
-代码样例如下：
-
-```
-import numpy as np
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.common import dtype as mstype
-
-x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mstype.int32)
-x_shape = x.shape
-x_dtype = x.dtype
-
-print(x_shape, x_dtype)
-```
-
-输出如下：
-
-```
-(2, 2) Int32
-```
- 
-### 方法
-
-张量的方法包括`all`、`any`和`asnumpy`。
-- all(axis, keep_dims)：在指定维度上通过“and”操作进行归约，axis代表归约维度，keep_dims表示是否保留归约后的维度。
-- any(axis, keep_dims)：在指定维度上通过“or”操作进行归约，axis代表归约维度，keep_dims表示是否保留归约后的维度。
-- asnumpy()：将Tensor转换为NumPy的array。
-
-代码样例如下：
-
-```
-import numpy as np
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.common import dtype as mstype
-
-x = Tensor(np.array([[True, True], [False, False]]), mstype.bool_)
-x_all = x.all()
-x_any = x.any()
-x_array = x.asnumpy()
-
-print(x_all, "\n\n", x_any, "\n\n", x_array)
-```
-
-输出如下：
-
-```
-False
-
-True
-
-[[ True  True]
- [False False]]
-
-```
-
-## 张量操作
-
-张量的操作主要包括张量的结构操作和数学运算。
-
-### 结构操作
-
-张量的结构操作主要包括张量创建、索引切片、维度变换和合并分割。
-
-- 张量创建
-
-  MindSpore创建张量的算子有`Range`、`Fill`、`ScalarToArray`、`ScalarToTensor`、`TupleToArray`、`Cast`、`ZerosLike`、`OnesLike`等。
-
-  代码样例如下：
-  
-  ```
-  from mindspore.common import dtype as mstype
-  from mindspore.ops import operations as P
-
-  x = P.Fill()(mstype.float32, (2, 2), 1)
-  y = P.ScalarToArray()(1.0)
-  z = P.TupleToArray()((1, 2, 3))
-
-  print(x, "\n\n", y, "\n\n", z)
-  ```
-
-  输出如下：
-  
-  ```
-  [[1. 1.]
-   [1. 1.]]
-
-  1.0
-
-  [1 2 3]
-  ```
- 
-- 索引切片
-
-  MindSpore的索引操作跟NumPy的索引操作保持一致，包括取值和赋值，支持整数索引、bool索引、None索引、切片索引、Tensor索引和混合索引。
-  
-  支持索引操作的算子主要有`Slice`、`StridedSlice`、`GatherV2`、`GatherNd`、`ScatterUpdate`、`ScatterNdUpdate`等。
-
-  代码样例如下：
-
-  ```
-  import numpy as np
-  from mindspore import Tensor
-  from mindspore.common import dtype as mstype
-  
-  x = Tensor(np.arange(3*4*5).reshape((3, 4, 5)), mstype.int32)
-  indices = Tensor(np.array([[0, 1], [1, 2]]), mstype.int32)
-  y = x[:3, indices, 3]
-  
-  print(x, "\n\n", y)
-  ```
-  
-  输出如下：
-  
-  ```
-  [[[ 0  1  2  3  4]
-    [ 5  6  7  8  9]
-    [10 11 12 13 14]
-    [15 16 17 18 19]]
-   [[20 21 22 23 24]
-    [25 26 27 28 29]
-    [30 31 32 33 34]
-    [35 36 37 38 39]]
-   [[40 41 42 43 44]
-    [45 46 47 48 49]
-    [50 51 52 53 54]
-    [55 56 57 58 59]]]
-
-  [[[ 3  8]
-    [ 8 13]]
-   [[23 28]
-    [28 33]]
-   [[43 48]
-    [48 53]]]
-  ```
- 
-- 维度变化
-
-  MindSpore的维度变化，主要涉及shape改变、维度扩展、维度消除、转置，支持的算子有`Reshape`、`ExpandDims`、`Squeeze`、`Transpose`、Reduce类算子，具体含义如下：
-  - `Reshape`：改变张量的shape，改变前后张量中元素个数保持一致。
-  - `ExpanDims`：在张量里插入一维，长度为1。
-  - `Squeeze`：将张量里长度为1的维度消除。
-  - `Transpose`：将张量转置，交换维度。
-  - Reduce类算子：对张量在指定维度上按照一定计算规则进行归约，Tensor的`all`和`any`接口就是归约操作中的两种。
-
-  代码样例如下：
-
-  ```
-  import numpy as np
-  from mindspore import Tensor
-  from mindspore.ops import operations as P
-  
-  x = Tensor(np.arange(2*3).reshape((1, 2, 3)))
-  y = P.Reshape()(x, (1, 3, 2))
-  z = P.ExpandDims()(x, 1)
-  m = P.Squeeze(axis=0)(x)
-  n = P.Transpose()(x, (2, 0, 1))
-  
-  print(x, "\n\n", y, "\n\n", z, "\n\n", m, "\n\n", n)
-  ```
-  
-  输出如下：
-  
-  ```
-  [[[0 1 2]
-    [3 4 5]]]
-
-  [[[0 1]
-    [2 3]
-    [4 5]]]
-
-  [[[[0 1 2]
-     [3 4 5]]]]
-
-  [[0 1 2]
-   [3 4 5]]
-
-  [[[0 3]]
-   [[1 4]]
-   [[2 5]]]
-
-  ```
-
-- 合并分割
-
-  MindSpore可以将多个张量合并为一个，也可以将一个张量拆分成多个，支持的算子有`Pack`、`Concat`和`Split`，具体含义如下：
-  - `Pack`：将多个Tensor打包成一个，会增加一个维度，增加维度的长度等于参与打包算子的个数。
-  - `Concat`：将多个Tensor在某一个维度上进行拼接，不会增加维度。
-  - `Split`：将一个Tensor进行拆分。
-
-  代码样例如下：
-
-  ```
-  import numpy as np
-  from mindspore import Tensor
-  from mindspore.ops import operations as P
-  
-  x = Tensor(np.arange(2*3).reshape((2, 3)))
-  y = Tensor(np.arange(2*3).reshape((2, 3)))
-  z = P.Pack(axis=0)((x, y))
-  m = P.Concat(axis=0)((x, y))
-  n = P.Split(0, 2)(x)
-  
-  print(x, "\n\n", z, "\n\n", m, "\n\n", n)
-  ```
-
-  输出如下：
-  
-  ```
-  [[0 1 2]
-   [3 4 5]]
-
-  [[[0 1 2]
-    [3 4 5]]
-   [[0 1 2]
-    [3 4 5]]]
-
-  [[0 1 2]
-   [3 4 5]
-   [0 1 2]
-   [3 4 5]]
-
-  (Tensor(shape=[1, 3], dtype=Int64, [[0 1 2]]), Tensor(shape=[1, 3], dtype=Int64, [[3 4 5]]))
-  ```
-
-### 数学运算
-
-数学运算主要是对张量的一些数学运算上的操作，包括加减乘除、求模求余求幂、比大小等等。支持的算子包括`TensorAdd`、`Sub`、`Mul`、`RealDiv`、`FloorMod`、`FloorDiv`、`Pow`、`Maximum`、`Minimum`等。
-
-## 广播
-
-MindSpore支持对张量进行广播，包括显式广播和隐式广播。显式广播为算子`Tile`，隐式广播是当两个shape不一样的张量进行运算，且它们的shape满足广播的要求时，系统会自动将这两个张量广播成shape相同的张量进行运算。
-
-代码样例如下：
-
-```
-import numpy as np
-from mindspore import Tensor
-from mindspore.ops import operations as P
-from mindspore.common import dtype as mstype
-
-x = Tensor(np.arange(2*3).reshape((2, 3)), mstype.int32)
-y = P.Tile()(x, (2, 3))
-
-print(x, "\n\n", y)
-
-```
-
-输出如下：
-
-```
-[[0 1 2]
- [3 4 5]]
-
-[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
- [3 4 5 3 4 5 3 4 5]
- [0 1 2 0 1 2 0 1 2]
- [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]
-```
diff --git a/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb b/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
index b67175937c..291d0a4c5b 100644
--- a/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
+++ b/tutorials/notebook/linear_regression.ipynb
@@ -49,7 +49,9 @@
     "\n",
     "MindSpore版本：GPU\n",
     "\n",
-    "设置MindSpore运行配置"
+    "设置MindSpore运行配置\n",
+    "\n",
+    "第三方支持包：`matplotlib`，未安装此包的，可使用命令`pip install matplotlib`预先安装。"
    ]
   },
   {
@@ -466,7 +468,7 @@
     "\n",
     "$$w_{ud}=w_{s}-\\alpha\\frac{\\partial{J(w_{s})}}{\\partial{w}}\\tag{11}$$\n",
     "\n",
-    "当权重$w$在更新的过程中假如临近$w_{min}$在增加或者减少一个$\\Delta{w}$，从左边或者右边越过了$w_{min}$，公式10都会使权重往反的方向移动，那么最终$w_{s}$的值会在$w_{min}$附近来回迭代，在实际训练中我们也是这样采用迭代的方式取得最优权重$w$，使得损失函数无限逼近局部最小值。"
+    "当权重$w$在更新的过程中假如临近$w_{min}$在增加或者减少一个$\\Delta{w}$，从左边或者右边越过了$w_{min}$，公式11都会使权重往反的方向移动，那么最终$w_{s}$的值会在$w_{min}$附近来回迭代，在实际训练中我们也是这样采用迭代的方式取得最优权重$w$，使得损失函数无限逼近局部最小值。"
    ]
   },
   {
@@ -546,7 +548,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式10，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。"
+    "`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式11，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/master/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。"
    ]
   },
   {
@@ -718,7 +720,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "本次体验我们了解了线性拟合的算法原理，并在MindSpore框架下实现了相应的算法定义，了解了线性拟合这类的线性回归模型在MindSpore中的训练过程，并最终拟合出了一条接近目标函数的模型函数。另外有兴趣的可以调整数据集的生成区间从（-10,10）扩展到（-100,100），看看权重值是否更接近目标函数；调整学习率大小，看看拟合的效率是否有变化；当然也可以探索如何使用MindSpore拟合$f(x)=ax^2+bx+c$这类的二次函数或者更高阶的函数。"
+    "本次体验我们了解了线性拟合的算法原理，并在MindSpore框架下实现了相应的算法定义，了解了线性拟合这类的线性回归模型在MindSpore中的训练过程，并最终拟合出了一条接近目标函数的模型函数。另外有兴趣的可以调整数据集的生成区间从（-10,10）扩展到（-100,100），看看权重值是否更接近目标函数；调整学习率大小，看看拟合的效率是否有变化；当然也可以探索如何使用MindSpore拟合$f(x)=ax^2+bx+c$这类的二次函数或者更高次的函数。"
    ]
   }
  ],
diff --git a/tutorials/source_zh_cn/quick_start/linear_regression.md b/tutorials/source_zh_cn/quick_start/linear_regression.md
index 18e69319de..0851968493 100644
--- a/tutorials/source_zh_cn/quick_start/linear_regression.md
+++ b/tutorials/source_zh_cn/quick_start/linear_regression.md
@@ -52,6 +52,7 @@ MindSpore版本：GPU
 
 设置MindSpore运行配置
 
+第三方支持包：`matplotlib`，未安装此包的，可使用命令`pip install matplotlib`预先安装。
 
 ```python
 from mindspore import context
@@ -268,7 +269,7 @@ $$w_{ud}=w_{s}-\alpha\frac{\partial{J(w_{s})}}{\partial{w}}\tag{10}$$
 
 $$w_{ud}=w_{s}-\alpha\frac{\partial{J(w_{s})}}{\partial{w}}\tag{11}$$
 
-当权重$w$在更新的过程中假如临近$w_{min}$在增加或者减少一个$\Delta{w}$，从左边或者右边越过了$w_{min}$，公式10都会使权重往反的方向移动，那么最终$w_{s}$的值会在$w_{min}$附近来回迭代，在实际训练中我们也是这样采用迭代的方式取得最优权重$w$，使得损失函数无限逼近局部最小值。
+当权重$w$在更新的过程中假如临近$w_{min}$在增加或者减少一个$\Delta{w}$，从左边或者右边越过了$w_{min}$，公式11都会使权重往反的方向移动，那么最终$w_{s}$的值会在$w_{min}$附近来回迭代，在实际训练中我们也是这样采用迭代的方式取得最优权重$w$，使得损失函数无限逼近局部最小值。
 
 同理：对于公式5中的另一个权重$b$容易得出其更新公式为：
 
@@ -306,7 +307,7 @@ class GradWrap(nn.Cell):
 
 ### 反向传播更新权重
 
-`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式10，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。
+`nn.RMSProp`为完成权重更新的函数，更新方式大致为公式11，但是考虑的因素更多，具体信息请参考[官网说明](https://www.mindspore.cn/api/zh-CN/r0.7/api/python/mindspore/mindspore.nn.html?highlight=rmsprop#mindspore.nn.RMSProp)。
 
 
 ```python
@@ -400,4 +401,4 @@ print("weight:", net.weight.default_input[0][0], "bias:", net.bias.default_input
 
 ## 总结
 
-本次体验我们了解了线性拟合的算法原理，并在MindSpore框架下实现了相应的算法定义，了解了线性拟合这类的线性回归模型在MindSpore中的训练过程，并最终拟合出了一条接近目标函数的模型函数。另外有兴趣的可以调整数据集的生成区间从（-10,10）扩展到（-100,100），看看权重值是否更接近目标函数；调整学习率大小，看看拟合的效率是否有变化；当然也可以探索如何使用MindSpore拟合$f(x)=ax^2+bx+c$这类的二次函数或者更高阶的函数。
+本次体验我们了解了线性拟合的算法原理，并在MindSpore框架下实现了相应的算法定义，了解了线性拟合这类的线性回归模型在MindSpore中的训练过程，并最终拟合出了一条接近目标函数的模型函数。另外有兴趣的可以调整数据集的生成区间从（-10,10）扩展到（-100,100），看看权重值是否更接近目标函数；调整学习率大小，看看拟合的效率是否有变化；当然也可以探索如何使用MindSpore拟合$f(x)=ax^2+bx+c$这类的二次函数或者更高次的函数。
-- 
Gitee