diff --git a/Assignment7.md b/Assignment7.md
index c4e8eeb..c711f0c 100644
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@@ -223,7 +223,27 @@ git pull root@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git //将
-说明:这么做的原因只有一个,训练模式烧钱 :joy: :joy: !!
+说明:这么做的原因只有一个,训练模式跑的是GPU,太烧钱 :joy: :joy: !!
+写代码时是不需要GPU的,所以切换到编辑模式,跑在CPU机器上;当代码完成,需要大规模训练的时候,才使用训练模式。
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+## 本实验不需要用到GPU,请确保一直在编辑模式下完成实验!!并且,实验暂停时,请点击“停止”暂停任务,这样便不会收费
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+### 五)使用交互式训练任务训练MNIST识别模型,最后将所有内容同步到水杉码园
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+#### 1)点击训练任务的“Jupyter”按钮,进入jupyter notebook,我们看到了文件存储上的三个文件夹code,data和output,因为我们将它们映射到了容器中。
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+#### 2)点击进入code,新建一个tensorflow的notebook,并重命名,然后保存文件
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+#### 3)回到云主机的/mnt/mnist/data目录下
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#### 3)现在让我们把这三个云主机连接到负载均衡器,并且从负载均衡器中删除刚才的具有外网ip的节点(接下来我们要用外网ip节点做压测)。首先我们禁用掉其中的两个节点,只保留一个节点在启用状态。如下图所示。