update Chinese according doc changes (#712)

zh_CN/docs/Builtin_Tuner.md

@@ -2,18 +2,18 @@
 
 NNI 提供了先进的调优算法，使用上也很简单。 下面是内置 Tuner 的简单介绍：
 
-| Tuner                                                                                                            | 算法简介                                                                                                                                                |
-| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| **TPE** [(用法)](#TPE)                                                                                             | Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 是一种 sequential model-based optimization（SMBO，即基于序列模型优化）的方法。 SMBO 方法根据历史指标数据来按顺序构造模型，来估算超参的性能，随后基于此模型来选择新的超参。 |
-| **Random Search** [(用法)](#Random)                                                                                | 在超参优化时，随机搜索算法展示了其惊人的简单和效果。 建议当不清楚超参的先验分布时，采用随机搜索作为基准。                                                                                               |
-| **Anneal** [(用法)](#Anneal)                                                                                       | 这种简单的退火算法从先前的采样开始，会越来越靠近发现的最佳点取样。 此算法是随机搜索的简单变体，利用了反应曲面的平滑性。 退火率不是自适应的。                                                                             |
-| **Naive Evolution** [(用法)](#Evolution)                                                                           | 朴素进化算法来自于大规模图像分类进化。 它会基于搜索空间随机生成一个种群。 在每一代中，会选择较好的结果，并对其下一代进行一些变异（例如，改动一个超参，增加或减少一层）。 进化算法需要很多次 Trial 才能有效，但它也非常简单，也很容易扩展新功能。                       |
-| **SMAC** [(用法)](#SMAC)                                                                                           | SMAC 基于 Sequential Model-Based Optimization (SMBO，即序列的基于模型优化方法)。 它会利用使用过的结果好的模型（高斯随机过程模型），并将随机森林引入到 SMBO 中，来处理分类参数。 SMAC 算法包装了 Github 的 SMAC3。      |
-| **Batch tuner** [(用法)](#Batch)                                                                                   | 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 choice 类型。                                                         |
-| **Grid Search** [(用法)](#GridSearch)                                                                              | 网格搜索会穷举定义在搜索空间文件中的所有超参组合。 网格搜索可以使用的类型有 choice, quniform, qloguniform。 quniform 和 qloguniform 中的数值 q 具有特别的含义（不同于搜索空间文档中的说明）。 它表示了在最高值与最低值之间采样的值的数量。  |
-| [Hyperband](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/src/sdk/pynni/nni/hyperband_advisor) [(用法)](#Hyperband) | Hyperband 试图用有限的资源来探索尽可能多的组合，并发现最好的结果。 它的基本思路是生成大量的配置，并运行少量的步骤来找到有可能好的配置，然后继续训练找到其中更好的配置。                                                           |
-| [Network Morphism](../src/sdk/pynni/nni/networkmorphism_tuner/README.md) [(用法)](#NetworkMorphism)                | Network Morphism 提供了深度学习模型的自动架构搜索功能。 每个子网络都继承于父网络的知识和形态，并变换网络的不同形态，包括深度，宽度，跨层连接（skip-connection）。 然后使用历史的架构和指标，来估计子网络的值。 最后会选择最有希望的模型进行训练。          |
-| **Metis Tuner** [(用法)](#MetisTuner)                                                                              | 大多数调参工具仅仅预测最优配置，而 Metis 的优势在于有两个输出：(a) 最优配置的当前预测结果， 以及 (b) 下一次 Trial 的建议。 它不进行随机取样。 大多数工具假设训练集没有噪声数据，但 Metis 会知道是否需要对某个超参重新采样。                      |
+| Tuner                                                                                                            | 算法简介                                                                                                                                                                                |
+| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **TPE** [(用法)](#TPE)                                                                                             | Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 是一种 sequential model-based optimization（SMBO，即基于序列模型优化）的方法。 SMBO 方法根据历史指标数据来按顺序构造模型，来估算超参的性能，随后基于此模型来选择新的超参。                                 |
+| **Random Search** [(用法)](#Random)                                                                                | 在超参优化时，随机搜索算法展示了其惊人的简单和效果。 建议当不清楚超参的先验分布时，采用随机搜索作为基准。                                                                                                                               |
+| **Anneal** [(用法)](#Anneal)                                                                                       | 这种简单的退火算法从先前的采样开始，会越来越靠近发现的最佳点取样。 此算法是随机搜索的简单变体，利用了反应曲面的平滑性。 退火率不是自适应的。                                                                                                             |
+| **Naive Evolution** [(用法)](#Evolution)                                                                           | 朴素进化算法来自于大规模图像分类进化。 它会基于搜索空间随机生成一个种群。 在每一代中，会选择较好的结果，并对其下一代进行一些变异（例如，改动一个超参，增加或减少一层）。 进化算法需要很多次 Trial 才能有效，但它也非常简单，也很容易扩展新功能。                                                       |
+| **SMAC** [(用法)](#SMAC)                                                                                           | SMAC 基于 Sequential Model-Based Optimization (SMBO，即序列的基于模型优化方法)。 它会利用使用过的结果好的模型（高斯随机过程模型），并将随机森林引入到 SMBO 中，来处理分类参数。 SMAC 算法包装了 Github 的 SMAC3。 注意：SMAC 需要通过 `nnictl package` 命令来安装。 |
+| **Batch tuner** [(用法)](#Batch)                                                                                   | 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 choice 类型。                                                                                         |
+| **Grid Search** [(用法)](#GridSearch)                                                                              | 网格搜索会穷举定义在搜索空间文件中的所有超参组合。 网格搜索可以使用的类型有 choice, quniform, qloguniform。 quniform 和 qloguniform 中的数值 q 具有特别的含义（不同于搜索空间文档中的说明）。 它表示了在最高值与最低值之间采样的值的数量。                                  |
+| [Hyperband](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/src/sdk/pynni/nni/hyperband_advisor) [(用法)](#Hyperband) | Hyperband 试图用有限的资源来探索尽可能多的组合，并发现最好的结果。 它的基本思路是生成大量的配置，并运行少量的步骤来找到有可能好的配置，然后继续训练找到其中更好的配置。                                                                                           |
+| [Network Morphism](../src/sdk/pynni/nni/networkmorphism_tuner/README.md) [(用法)](#NetworkMorphism)                | Network Morphism 提供了深度学习模型的自动架构搜索功能。 每个子网络都继承于父网络的知识和形态，并变换网络的不同形态，包括深度，宽度，跨层连接（skip-connection）。 然后使用历史的架构和指标，来估计子网络的值。 最后会选择最有希望的模型进行训练。                                          |
+| **Metis Tuner** [(用法)](#MetisTuner)                                                                              | 大多数调参工具仅仅预测最优配置，而 Metis 的优势在于有两个输出：(a) 最优配置的当前预测结果， 以及 (b) 下一次 Trial 的建议。 它不进行随机取样。 大多数工具假设训练集没有噪声数据，但 Metis 会知道是否需要对某个超参重新采样。                                                      |
 
 <br />
 
@@ -21,7 +21,7 @@ NNI 提供了先进的调优算法，使用上也很简单。 下面是内置 Tu
 
 要使用 NNI 内置的 Tuner，需要在 `config.yml` 文件中添加 **builtinTunerName** 和 **classArgs**。 这一节会介绍推荐的场景、参数等详细用法以及样例。
 
-注意：参考样例中的格式来创建新的 `config.yml` 文件。
+注意：参考样例中的格式来创建新的 `config.yml` 文件。 一些内置的 Tuner 还需要通过 `nnictl package` 命令先安装，如 SMAC。
 
 <a name="TPE"></a>
 
@@ -133,6 +133,14 @@ tuner:
 
 > 名称：**SMAC**
 
+**安装**
+
+SMAC 在第一次使用前，必须用下面的命令先安装。
+
+```bash
+nnictl package install --name=SMAC
+```
+
 **建议场景**
 
 与 TPE 类似，SMAC 也是一个可以被用在各种场景中的黑盒 Tuner。在计算资源有限时，也可以使用。 此算法为离散超参而优化，因此，如果大部分超参是离散值时，建议使用此算法。