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@@ -223,7 +223,27 @@ git pull root@gitea.shuishan.net.cn:luxuesong_dase_ecnu_edu_cn/mnist.git   //将
   <img src="img/assignment7/ass7-switch4.png">
 </kbd>
 
-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。
+
+## 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
+
+<kbd>
+  <img src="img/assignment7/ass7-switch5.png">
+</kbd>
+
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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。