update readme

gcu_mnist_example/README.md

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 # 如何在启智平台上进行模型调试和训练—GCU_手写数字识别示例
 
 ## 一 ，数据集及预训练模型准备
@@ -39,9 +38,9 @@ c2net_context = prepare()
 ##### 2，获取代码路径
 
 ```
-code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名"
+code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名".lower()
 在本示例中代码路径为：
-code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example"
+code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()
 ```
 
 ##### 3，获取数据集路径

gpgpu_mnist_example/README.md

@@ -38,9 +38,9 @@ c2net_context = prepare()
 ##### 2，获取代码路径
 
 ```
-code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名"
+code_path = c2net_context.code_path +"/" + "项目名".lower()
 在本示例中代码路径为：
-code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example"
+code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()
 ```
 
 ##### 3，获取数据集路径

gpu_mnist_example/README.md

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 # 如何在启智平台上进行模型调试和训练—GPU_手写数字识别示例
 
 ## 一 ，数据集及预训练模型准备
@@ -12,9 +11,9 @@
 
   > MnistDataset_torch.zip
   >
-  >   ├── test
+  > ├── test
   >
-  >   └── train
+  > └── train
   >
 
 ##### 2，预训练模型说明：
@@ -39,9 +38,9 @@ c2net_context = prepare()
 ##### 2，获取代码路径
 
 ```
-code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名"
+code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名".lower()
 在本示例中代码路径为：
-code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example"
+code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()
 ```
 
 ##### 3，获取数据集路径

npu_mnist_example/README.md

@@ -40,9 +40,9 @@ c2net_context = prepare()
 ##### 2，获取代码路径
 
 ```
-code_path = c2net_context.code_path +"/" +"项目名"
+code_path = c2net_context.code_path +"/" + "项目名".lower()
 在本示例中代码路径为：
-code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example"
+code_path = c2net_context.code_path + "/" + "Openl_Cloudbrain_Example".lower()
 ```
 
 ##### 3，获取数据集路径

npu_mnist_example/train_multi_card.py

@@ -50,10 +50,13 @@ parser.add_argument('--epoch_size',
 if __name__ == "__main__":
     ###请在代码中加入args, unknown = parser.parse_known_args()，可忽略掉--ckpt_url参数报错等参数问题
     args, unknown = parser.parse_known_args()
-  
+    MnistDataset_mindspore_path = ''
+    Mindspore_MNIST_Example_Model_path = ''
+    output_path = ''
+
     device_num = int(os.getenv('RANK_SIZE'))
     #使用多卡时        
-        # set device_id and init for multi-card training
+    # set device_id and init for multi-card training
     context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args.device_target, device_id=int(os.getenv('ASCEND_DEVICE_ID')))
     context.reset_auto_parallel_context()
     context.set_auto_parallel_context(device_num = device_num, parallel_mode=ParallelMode.DATA_PARALLEL, gradients_mean=True, parameter_broadcast=True)