readme增加获取代码路径

README.md

@@ -12,17 +12,19 @@ pip install -U c2net
 
 ```
 #导入包
-from c2net.context import prepare
+from c2net.context import prepare, upload_upload
 
 #初始化导入数据集和预训练模型到容器内
 c2net_context = prepare()
 
-#获取数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+#获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+code_path = c2net_context.code_path
 dataset_path = c2net_context.dataset_path
 pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
 output_path = c2net_context.output_path
 
 #必须将输出结果保存到c2net_context.output_path，才能回传结果到openi，并且训练任务才能回传，调试任务回传后暂时不支持下载
+upload_upload()
 ```
 
 ## 2. 手写数字识别示例

gpgpu_mnist_example/README.md

@@ -23,7 +23,8 @@ from c2net.context import prepare,upload_output
 #初始化导入数据集和预训练模型到容器内
 c2net_context = prepare()
 
-#获取数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+#获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+code_path = c2net_context.code_path
 dataset_path = c2net_context.dataset_path
 pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
 output_path = openi_context.output_path

gpu_mnist_example/README.md

@@ -18,7 +18,8 @@ from c2net.context import prepare,upload_output
 #初始化导入数据集和预训练模型到容器内
 c2net_context = prepare()
 
-#获取数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+#获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+code_path = c2net_context.code_path
 dataset_path = c2net_context.dataset_path
 pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
 output_path = openi_context.output_path

npu_mnist_example/README.md

@@ -20,7 +20,8 @@ from c2net.context import prepare, upload_openi
 #初始化导入数据集和预训练模型到容器内
 c2net_context = prepare()
 
-#获取数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+#获取代码路径，数据集路径，预训练模型路径，输出路径
+code_path = c2net_context.code_path
 dataset_path = c2net_context.dataset_path
 pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
 output_path = c2net_context.output_path