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zhounature · Dec 27, 2020 · 011450c · 011450c
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diff --git a/1-1,结构化数据建模流程范例.md b/1-1,结构化数据建模流程范例.md
@@ -605,11 +605,13 @@ tensor([[0.0119],
 
 ```
 
-如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方，欢迎在公众号"Python与算法之美"下留言。作者时间和精力有限，会酌情予以回复。
+**如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔😊!** 
+
+如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方，欢迎在公众号"算法美食屋"下留言。作者时间和精力有限，会酌情予以回复。
 
 也可以在公众号后台回复关键字：**加群**，加入读者交流群和大家讨论。
 
-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 ```python
 

diff --git a/1-2,图片数据建模流程范例.md b/1-2,图片数据建模流程范例.md
@@ -508,8 +508,10 @@ tensor([[0.0204],
 
 ```
 
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+**如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔😊!** 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/1-4,时间序列数据建模流程范例.md b/1-4,时间序列数据建模流程范例.md
@@ -341,8 +341,10 @@ model_clone.evaluate(dl_train)
 
 ```
 
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+**如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔😊!** 
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+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/2-1,张量数据结构.md b/2-1,张量数据结构.md
@@ -419,10 +419,12 @@ print(type(t))
 
 ```
 
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+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 
diff --git a/2-2,自动微分机制.md b/2-2,自动微分机制.md
@@ -224,8 +224,10 @@ y= tensor(0.) ; x= tensor(1.0000)
 
 ```
 
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+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/2-3,动态计算图.md b/2-3,动态计算图.md
@@ -334,8 +334,10 @@ notebook.start("--logdir ./data/tensorboard")
 
 ```
 
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diff --git a/3-1,低阶API示范.md b/3-1,低阶API示范.md
@@ -506,8 +506,10 @@ ax2.set_title("y_pred");
 
 ```
 
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diff --git a/3-2,中阶API示范.md b/3-2,中阶API示范.md
@@ -398,8 +398,10 @@ ax2.set_title("y_pred");
 
 ```
 
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diff --git a/3-3,高阶API示范.md b/3-3,高阶API示范.md
@@ -592,8 +592,10 @@ tensor([[0.9998],
 
 ```
 
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diff --git a/4-1,张量的结构操作.md b/4-1,张量的结构操作.md
@@ -719,8 +719,10 @@ tensor([[11., 12.]])
 
 ```
 
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diff --git a/4-2,张量的数学运算.md b/4-2,张量的数学运算.md
@@ -535,11 +535,13 @@ tensor([[1, 2, 3],
 
 ```
 
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 ```python
 

diff --git a/4-3,nn.functional和nn.Module.md b/4-3,nn.functional和nn.Module.md
@@ -453,8 +453,10 @@ Estimated Total Size (MB): 0.443531
 
 ```
 
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diff --git a/5-1,Dataset和DataLoader.md b/5-1,Dataset和DataLoader.md
@@ -700,11 +700,13 @@ tensor([ 1, 29, 11, 47, 12, 22, 48, 42, 10,  7])
 ```
 
 
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 ```python
 

diff --git a/5-2,模型层.md b/5-2,模型层.md
@@ -222,8 +222,10 @@ torch.Size([128, 30])
 
 ```
 
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diff --git a/5-3,损失函数.md b/5-3,损失函数.md
@@ -419,11 +419,13 @@ optimizer = torch.optim.SGD([{'params': weight_params, 'weight_decay':1e-5},
 
 ```
 
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 ```python
 

diff --git a/5-4,TensorBoard可视化.md b/5-4,TensorBoard可视化.md
@@ -371,11 +371,13 @@ writer.close()
 ![](./data/5-4-可视化人工绘图.png)
 
 
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 ```python
 

diff --git a/6-1,构建模型的3种方法.md b/6-1,构建模型的3种方法.md
@@ -500,11 +500,13 @@ Estimated Total Size (MB): 0.578388
 
 ```
 
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+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 ```python
 

diff --git a/6-2,训练模型的3种方法.md b/6-2,训练模型的3种方法.md
@@ -643,11 +643,13 @@ Finished Training...
 
 ```
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 ```python
 

diff --git a/6-3,使用GPU训练模型.md b/6-3,使用GPU训练模型.md
@@ -850,3 +850,11 @@ model_clone.evaluate(dl_valid)
 ```python
 
 ```
+
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+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -140,7 +140,6 @@
 
 **2，学习环境**
 
-
 本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。
 
 为了直接能够在jupyter中打开markdown文件，建议安装jupytext，将markdown转换成ipynb文件。
@@ -183,11 +182,11 @@ torch version: 1.5.0
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 ```python
 

diff --git a/data/算法美食屋二维码.jpg b/data/算法美食屋二维码.jpg
diff --git a/data/算法美食屋二维码.png b/data/算法美食屋二维码.png
diff --git a/push-to-github.py b/push-to-github.py
@@ -17,7 +17,7 @@
 
 # !git rm --cached  .ipynb_checkpoints/* 
 
-# !git commit -m "revise 6-2" 
+# !git commit -m "revise readme" 
 
 # !git remote add origin https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days
 

diff --git a/一、Pytorch的建模流程.md b/一、Pytorch的建模流程.md
@@ -25,8 +25,10 @@
 
 <!-- #endregion -->
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/三、Pytorch的层次结构.md b/三、Pytorch的层次结构.md
@@ -20,8 +20,10 @@ Pytorch的层次结构从低到高可以分成如下五层。
 第五层为Python实现的模型接口。Pytorch没有官方的高阶API。为了便于训练模型，作者仿照keras中的模型接口，使用了不到300行代码，封装了Pytorch的高阶模型接口torchkeras.Model。如果把模型比作一个房子，那么第五层API就是模型本身，即【模型之屋】。
 
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/二、Pytorch的核心概念.md b/二、Pytorch的核心概念.md
@@ -24,8 +24,10 @@ Pytorch的主要优点：
 Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。
 
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
diff --git a/五、Pytorch的中阶API.md b/五、Pytorch的中阶API.md
@@ -13,11 +13,13 @@
 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙】。
 
 
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-![image.png](./data/Python与算法之美logo.jpg)
+![算法美食屋logo.png](./data/算法美食屋二维码.jpg)
 
 ```python