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zh_CN/docs/KubeflowMode.md → docs/zh_CN/KubeflowMode.md

@@ -26,7 +26,7 @@ NNI 支持在 [Kubeflow](https://github.com/kubeflow/kubeflow)上运行，称为
 
 ## 设计
 
-![](./img/kubeflow_training_design.png) Kubeflow 训练服务会实例化一个 kubernetes 客户端来与 Kubernetes 集群的 API 服务器交互。
+![](../img/kubeflow_training_design.png) Kubeflow 训练服务会实例化一个 kubernetes 客户端来与 Kubernetes 集群的 API 服务器交互。
 
 对于每个 Trial，会上传本机 codeDir 路径（在 nni_config.yml 中配置）中的所有文件，包括 parameter.cfg 这样的生成的文件到存储卷中。 当前支持两种存储卷：[nfs](https://en.wikipedia.org/wiki/Network_File_System) 和 [Azure 文件存储](https://azure.microsoft.com/en-us/services/storage/files/)，需要在 NNI 的 YAML 文件中进行配置。 当文件准备好后，Kubeflow 训练服务会调用 Kubernetes 的 API 来创建 Kubeflow 作业 ([tf-operator](https://github.com/kubeflow/tf-operator) 作业或 [pytorch-operator](https://github.com/kubeflow/pytorch-operator) 作业) ，并将存储卷挂载到作业的 pod 中。 Kubeflow 作业的输出文件，例如 stdout, stderr, trial.log 以及模型文件，也会被复制回存储卷。 NNI 会在网页中显示每个 Trial 的存储卷的 URL，以便浏览日志和输出文件。
 
@@ -185,7 +185,7 @@ Kubeflow 模式的配置有下列主键：
     * gpuNum
     * image 
         * 必填。 在 kubeflow 模式中，Kubernetes 会安排 Trial 程序在 [Pod](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod/) 中执行。 此键用来指定 Trial 程序的 pod 使用的 Docker 映像。 
-        * [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上有预制的 NNI Docker 映像 [msranni/nni](https://hub.docker.com/r/msranni/nni/)。 它包含了用来启动 NNI Experiment 所依赖的所有 Python 包，Node 模块和 JavaScript。 生成此 Docker 映像的文件在[这里](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/deployment/Dockerfile.build.base)。 可以直接使用此映像，或参考它来生成自己的映像。
+        * [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上有预制的 NNI Docker 映像 [msranni/nni](https://hub.docker.com/r/msranni/nni/)。 它包含了用来启动 NNI Experiment 所依赖的所有 Python 包，Node 模块和 JavaScript。 生成此 Docker 映像的文件在[这里](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/deployment/docker/Dockerfile)。 可以直接使用此映像，或参考它来生成自己的映像。
     * apiVersion 
         * 必填。 Kubeflow 的 API 版本。
 * ps (可选)。 此部分用于配置 TensorFlow 的 parameter 服务器角色。

zh_CN/docs/NNICTLDOC.md → docs/zh_CN/NNICTLDOC.md

@@ -14,7 +14,7 @@ nnictl 支持的命令：
 * [nnictl update](#update)
 * [nnictl trial](#trial)
 * [nnictl top](#top)
-* [nnictl experiment show](#experiment)
+* [nnictl experiment](#experiment)
 * [nnictl config](#config)
 * [nnictl log](#log)
 * [nnictl webui](#webui)
@@ -88,7 +88,7 @@ nnictl 支持的命令：
     2. 如果没有指定 id，并且当前有运行的 Experiment，则会停止该 Experiment，否则会输出错误信息。
     3. 如果 id 以 * 结尾，nnictl 会停止所有匹配此通配符的 Experiment。
     4. 如果 id 不存在，但匹配了某个Experiment 的 id 前缀，nnictl 会停止匹配的Experiment 。
-    5. 如果 id 不存在，但匹配多个 Experiment id 的前缀，nnictl 会输出这些 id 的信息。
+    5. 如果 id 不存在，但匹配了多个 Experiment id 的前缀，nnictl 会输出这些 id 的信息。
     6. 可使用 'nnictl stop all' 来停止所有的 Experiment。
 
 <a name="update"></a>
@@ -414,9 +414,9 @@ nnictl 支持的命令：
   
   * 选项
   
-  | 参数及缩写 | 是否必需  | 默认值 | 说明          |
-  | ----- | ----- | --- | ----------- |
-  | id    | False |     | 需要设置的实验的 id |
+  | 参数及缩写 | 是否必需  | 默认值 | 说明                    |
+  | ----- | ----- | --- | --------------------- |
+  | id    | False |     | 需要设置的 Experiment 的 id |
 
 <a name="package"></a>
 

zh_CN/docs/PAIMode.md → docs/zh_CN/PAIMode.md

@@ -53,7 +53,7 @@ paiConfig:
     * 必填。 Trial 程序的内存需求，必须为正数。
 * image 
     * 必填。 在 pai 模式中，Trial 程序由 OpenPAI 在 [Docker 容器](https://www.docker.com/)中安排运行。 此键用来指定 Trial 程序的容器使用的 Docker 映像。
-    * [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上有预制的 NNI Docker 映像 [nnimsra/nni](https://hub.docker.com/r/msranni/nni/)。 它包含了用来启动 NNI Experiment 所依赖的所有 Python 包，Node 模块和 JavaScript。 生成此 Docker 映像的文件在[这里](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/deployment/Dockerfile.build.base)。 可以直接使用此映像，或参考它来生成自己的映像。
+    * [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上有预制的 NNI Docker 映像 [nnimsra/nni](https://hub.docker.com/r/msranni/nni/)。 它包含了用来启动 NNI Experiment 所依赖的所有 Python 包，Node 模块和 JavaScript。 生成此 Docker 映像的文件在[这里](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/deployment/docker/Dockerfile)。 可以直接使用此映像，或参考它来生成自己的映像。
 * dataDir 
     * 可选。 指定了 Trial 用于下载数据的 HDFS 数据目录。 格式应为 hdfs://{your HDFS host}:9000/{数据目录}
 * outputDir 
@@ -64,15 +64,15 @@ paiConfig:
     nnictl create --config exp_pai.yml
     
 
-来在 pai 模式下启动 Experiment。 NNI 会为每个 Trial 创建 OpenPAI 作业，作业名称的格式为 `nni_exp_{experiment_id}_trial_{trial_id}`。 可以在 OpenPAI 集群的网站中看到 NNI 创建的作业，例如： ![](./img/nni_pai_joblist.jpg)
+来在 pai 模式下启动 Experiment。 NNI 会为每个 Trial 创建 OpenPAI 作业，作业名称的格式为 `nni_exp_{experiment_id}_trial_{trial_id}`。 可以在 OpenPAI 集群的网站中看到 NNI 创建的作业，例如： ![](../img/nni_pai_joblist.jpg)
 
 注意：pai 模式下，NNIManager 会启动 RESTful 服务，监听端口为 NNI 网页服务器的端口加1。 例如，如果网页端口为`8080`，那么 RESTful 服务器会监听在 `8081`端口，来接收运行在 Kubernetes 中的 Trial 作业的指标。 因此，需要在防火墙中启用端口 `8081` 的 TCP 协议，以允许传入流量。
 
 当一个 Trial 作业完成后，可以在 NNI 网页的概述页面（如：http://localhost:8080/oview）中查看 Trial 的信息。
 
-在 Trial 列表页面中展开 Trial 信息，点击如下的 logPath： ![](./img/nni_webui_joblist.jpg)
+在 Trial 列表页面中展开 Trial 信息，点击如下的 logPath： ![](../img/nni_webui_joblist.jpg)
 
-接着将会打开 HDFS 的 WEB 界面，并浏览到 Trial 的输出文件： ![](./img/nni_trial_hdfs_output.jpg)
+接着将会打开 HDFS 的 WEB 界面，并浏览到 Trial 的输出文件： ![](../img/nni_trial_hdfs_output.jpg)
 
 在输出目录中可以看到三个文件：stderr, stdout, 以及 trial.log
 

zh_CN/docs/QuickStart.md → docs/zh_CN/QuickStart.md

@@ -183,28 +183,28 @@ trial:
 
 Experiment 相关信息会显示在界面上，配置和搜索空间等。 可通过 **Download** 按钮来`下载信息和参数`。 可以在运行中或结束后，随时下载 Experiment 的结果。
 
-![](./img/QuickStart1.png)
+![](../img/QuickStart1.png)
 
 前 10 个 Trial 结果也会列在 Overview 页面中，可以在 "Trials Detail" 部分浏览所有的 Trial。
 
-![](./img/QuickStart2.png)
+![](../img/QuickStart2.png)
 
 #### 查看 Trial 详情页面
 
 点击 "Default Metric" 来查看所有 Trial 的点图。 悬停鼠标来查看默认指标和搜索空间信息。
 
-![](./img/QuickStart3.png)
+![](../img/QuickStart3.png)
 
 点击 "Hyper Parameter" 标签查看图像。
 
 * 可选择百分比查看最好的 Trial。
 * 选择两个轴来交换位置。
 
-![](./img/QuickStart4.png)
+![](../img/QuickStart4.png)
 
 点击 "Trial Duration" 标签来查看柱状图。
 
-![](./img/QuickStart5.png)
+![](../img/QuickStart5.png)
 
 下面是所有 Trial 的状态。 包括：
 
@@ -213,11 +213,11 @@ Experiment 相关信息会显示在界面上，配置和搜索空间等。 可
 * Kill: 可终止正在运行的任务。
 * 支持搜索某个特定的 Trial。
 
-![](./img/QuickStart6.png)
+![](../img/QuickStart6.png)
 
 * 中间结果图
 
-![](./img/QuickStart7.png)
+![](../img/QuickStart7.png)
 
 ## 相关主题
 

zh_CN/docs/RELEASE.md → docs/zh_CN/RELEASE.md

@@ -117,7 +117,7 @@
   nnictl create --port 8081 --config <config file path>
   ```
 
-* 支持更新最大 Trial 的数量。 使用 `nnictl update --help` 了解详情。 或参考 [NNICTL 说明](NNICTLDOC.md)来查看完整帮助。
+* 支持更新最大 Trial 的数量。 使用 `nnictl update --help` 了解详情。 或参考 [NNICTL](NNICTLDOC.md) 查看完整帮助。
 
 ### API 的新功能和更新
 
@@ -137,7 +137,7 @@
   * float
   * 包含有 'default' 键值的 dict，'default' 的值必须为 int 或 float。 dict 可以包含任何其它键值对。
 
-### 支持新的 Tuner
+### 新的内置 Tuner
 
 * **Batch Tuner（批处理调参器）** 会执行所有超参组合，可被用来批量提交 Trial 任务。
 

zh_CN/docs/Reference.rst → docs/zh_CN/Reference.rst

@@ -5,6 +5,7 @@
     :maxdepth: 3
     
     命令行<NNICTLDOC>
+    Python API<sdk_reference>
     Annotation<AnnotationSpec>
     配置<ExperimentConfig>
     搜索空间<SearchSpaceSpec>
\ No newline at end of file

zh_CN/docs/SQuAD_evolution_examples.md → docs/zh_CN/SQuAD_evolution_examples.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 6. ADD-SKIP (在随机层之间一致).
 7. REMOVE-SKIP (移除随机跳过).
 
-![](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/trials/ga_squad/ga_squad.png)
+![](../../examples/trials/ga_squad/ga_squad.png)
 
 ### 新版本
 
@@ -130,7 +130,7 @@ paiConfig:
 
 将默认值改为个人账户和服务器信息。 包括 `nniManagerIp`, `dataDir`, `outputDir`, `userName`, `passWord` 和 `host`。
 
-在 "trial" 部分中，如果需要使用 GPU 来进行架构搜索，可将 `gpuNum` 从 `0` 改为 `1`。 根据训练时长，可以增加 `maxTrialNum` 和 `maxExecDuration`。
+在 "Trial" 部分中，如果需要使用 GPU 来进行架构搜索，可将 `gpuNum` 从 `0` 改为 `1`。 根据训练时长，可以增加 `maxTrialNum` 和 `maxExecDuration`。
 
 `trialConcurrency` 是并发运行的 Trial 的数量。如果将 `gpuNum` 设置为 1，则需要与 GPU 数量一致。
 

zh_CN/docs/Trials.md → docs/zh_CN/Trials.md

@@ -64,7 +64,7 @@ searchSpacePath: /path/to/your/search_space.json
 
 参考 [这里](ExperimentConfig.md) 进一步了解如何配置实验。
 
-*参考[这里](sdk_reference.md)，了解更多 NNI API （例如：`nni.get_sequence_id()`）。
+* 参考[这里](https://nni.readthedocs.io/en/latest/sdk_reference.html)，了解更多 NNI API (例如 `nni.get_sequence_id()`)。
 
 <a name="nni-annotation"></a>
 

zh_CN/docs/WebUI.md → docs/zh_CN/WebUI.md

@@ -7,17 +7,17 @@
 * 查看 Experiment 的配置和搜索空间内容。
 * 支持下载 Experiment 结果。
 
-![](./img/webui-img/over1.png)
+![](../img/webui-img/over1.png)
 
 * 查看最好结果的 Trial。
 
-![](./img/webui-img/over2.png)
+![](../img/webui-img/over2.png)
 
 ## 查看任务默认指标
 
 点击 "Default Metric" 来查看所有 Trial 的点图。 悬停鼠标来查看默认指标和搜索空间信息。
 
-![](./img/accuracy.png)
+![](../img/accuracy.png)
 
 ## 查看超参
 
@@ -26,13 +26,13 @@
 * 可选择百分比查看最好的 Trial。
 * 选择两个轴来交换位置。
 
-![](./img/hyperPara.png)
+![](../img/hyperPara.png)
 
 ## 查看 Trial 运行时间
 
 点击 "Trial Duration" 标签来查看柱状图。
 
-![](./img/trial_duration.png)
+![](../img/trial_duration.png)
 
 ## 查看 Trial 状态
 
@@ -40,14 +40,14 @@
 
 * Trial 详情：Trial 的 id，持续时间，开始时间，结束时间，状态，精度和搜索空间。
 
-![](./img/webui-img/detail-local.png)
+![](../img/webui-img/detail-local.png)
 
 * 如果在 OpenPAI 或 Kubeflow 平台上运行，还可以看到 hdfsLog。
 
-![](./img/webui-img/detail-pai.png)
+![](../img/webui-img/detail-pai.png)
 
 * Kill: 可终止正在运行的任务。
 * 支持搜索某个特定的 Trial。
 * 中间结果图。
 
-![](./img/intermediate.png)
+![](../img/intermediate.png)
\ No newline at end of file

zh_CN/docs/assessors.rst → docs/zh_CN/assessors.rst

 Assessor（评估器）
-==============
+==================
 为了节省计算资源，在 NNI 中可通过创建 **Assessor**，来配置提前终止策略。
 
 Assessor 从 Trial 中接收中间结果，并通过指定的算法决定此 Trial 是否应该终止。 一旦 Trial 满足了提前终止策略（这表示 Assessor 认为最终结果不会太好），Assessor 会终止此 Trial，并将其状态标志为 `"EARLY_STOPPED"`。
 
-这是 MNIST 在使用了 'Curvefitting' Assessor 的 'maximize' 模式后的实验结果，可以看到 Assessor 成功的将大量最终结果不好的 Trial **提前结束**了。 使用 Assessor，能在相同的计算资源下，得到更好的结果。
+这是 MNIST 在使用了 'Curvefitting' Assessor 的 'maximize' 模式后的实验结果，可以看到 Assessor 成功的将大量最终结果不好的 Trial **提前结束** 。 使用 Assessor，能在相同的计算资源下，得到更好的结果。
 
 *实现代码：config_assessor.yml <https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/examples/trials/mnist/config_assessor.yml>*
 
-..  image:: ./img/Assessor.png
+..  image:: ../img/Assessor.png
 
 与 Tuner 类似，可使用内置的 Assessor，也可以自定义 Assessor。 参考下列教程，获取详细信息：
 

zh_CN/src/sdk/pynni/nni/batch_tuner/README.md → docs/zh_CN/batchTuner.md

 # Batch Tuner
 
-## Batch Tuner（批处理调参器）
+## Batch Tuner（批量调参器）
 
-Batch Tuner 能让用户简单的提供几组配置（如，超参选项的组合）。 当所有配置都执行完后，Experiment 即结束。 Batch Tuner 仅支持[搜索空间](../../../../../docs/SearchSpaceSpec.md)中的 choice。
+Batch Tuner 能让用户简单的提供几组配置（如，超参选项的组合）。 当所有配置都执行完后，Experiment 即结束。 Batch Tuner 的[搜索空间](SearchSpaceSpec.md)只支持 `choice`。
 
 建议场景：如果 Experiment 配置已确定，可通过 choice 将它们罗列到搜索空间文件中运行即可。
\ No newline at end of file

zh_CN/docs/cifar10_examples.md → docs/zh_CN/cifar10_examples.md

@@ -51,7 +51,7 @@ python3 -m pip install torchvision
 
 *实现代码：[main.py](https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/examples/trials/cifar10_pytorch/main.py)*
 
-也可以直接使用以前的代码来修改，参考：[如何编写 Trial](./Trials.md)。
+还可直接修改现有的代码来支持 NNI，参考：[如何编写 Trial](Trials.md)。
 
 **配置**