fix typo (#225)

Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com>

chapter_accelerator/summary.md

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 -   出于计算效率和易用性等原因，加速器一般会具有多个等级的编程方式，包括：算子库层级，编程原语层级和指令层级。
 
--   越底层的编程方式越能够灵活地制加速器，但同时对程序员的能力要求也越高。
+-   越底层的编程方式越能够灵活地控制加速器，但同时对程序员的能力要求也越高。

chapter_computational_graph/background_and_functionality.md

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 :label:`dag`
 
 早期的机器学习框架主要为了支持基于卷积神经网络的图像分类问题。这些神经网络的拓扑结构简单（神经网络层往往通过串行构建），他们的拓扑结构可以用简单的配置文件来表达（例如Caffe中基于Protocol
-Buffer格式的模型定义）。随着机器学习的进一步发展，模型的拓扑日益复杂（包括混合专家，生成对抗网络，多注意力模型）。这些模型复杂的拓扑结构（例如说，分支结构，带有条件的if-else循环)会影响模型算子的执行、自动化梯度计算（一般称为自动微分）以及训练参数的自动化判断。为此，我们需要一个更加通用的技术来执行任意机器学习模型。因此，计算图应运而生。综合来看，计算图对于一个机器学习框架提供了以下几个关键作用：
+Buffer格式的模型定义）。随着机器学习的进一步发展，模型的拓扑日益复杂（包括混合专家，生成对抗网络，多注意力模型）。这些模型复杂的拓扑结构（例如说，分支结构，带有条件的if-else循环）会影响模型算子的执行、自动化梯度计算（一般称为自动微分）以及训练参数的自动化判断。为此，我们需要一个更加通用的技术来执行任意机器学习模型。因此，计算图应运而生。综合来看，计算图对于一个机器学习框架提供了以下几个关键作用：
 
--   **对于输入数据，算子和算子执行顺序的统一表达。**
-    机器学习框架用户可以用多种高层次编程语言（Python，Julia和C++）来编写训练程序。这些高层次程序需要统一的表达成框架底层C和C++算子的执行。因此，计算图的第一个核心作用是可以作为一个统一的数据结构来表达用户用不同语言编写的训练程序。这个数据结构可以准确表述用户的输入数据，模型所带有的多个算子，以及算子之间的执行顺序。
+-   **对于输入数据、算子和算子执行顺序的统一表达。**
+    机器学习框架用户可以用多种高层次编程语言（Python，Julia和C++）来编写训练程序。这些高层次程序需要统一的表达成框架底层C和C++算子的执行。因此，计算图的第一个核心作用是可以作为一个统一的数据结构来表达用户用不同语言编写的训练程序。这个数据结构可以准确表述用户的输入数据、模型所带有的多个算子，以及算子之间的执行顺序。
 
 -   **定义中间状态和模型状态。**
     在一个用户训练程序中，用户会生成中间变量（神经网络层之间传递的激活值和梯度）来完成复杂的训练过程。而这其中，只有模型参数需要最后持久化，从而为后续的模型推理做准备。通过计算图，机器学习框架可以准确分析出中间状态的生命周期（一个中间变量何时生成，以及何时销毁），从而帮助框架更好的管理内存。

chapter_computational_graph/generation_of_computational_graph.md

@@ -58,7 +58,7 @@ def model(X, flag):
 
 对应于 :numref:`dynamicgen`中，当调用到关于张量$\boldsymbol{W1}$的*matmul*算子节点时，框架会执行两个操作：调用*matmul*算子，计算关于输入$\boldsymbol{X}$和$\boldsymbol{W1}$的乘积结果，同时根据反向计算过程$\boldsymbol{Grad\_W1}=\boldsymbol{Grad\_Y}*\boldsymbol{X}$，记录下需要参与反向计算的算子和张量$\boldsymbol{X}$。计算框架依照算子调度顺序记录参与反向计算的算子和张量。当前向计算执行完毕，计算框架根据动态生成的前向计算图结构拓扑关系，利用记录的反向计算算子和张量动态生成反向计算图，最终完成神经网络模型的梯度计算和参数更新。
 
-尽管动态生成中完整的网络结构在执行前是未知的，不能使用静态图中的图优化技术来提高计算执行性能。但其即刻算子调用与计算的能力，使得模型代码在运行的时候，每执行一句立即进行运算并会返回具体的值，方便开发者在模型构建优化过程中进行错误分析、结果查看等调试工作，为研究和实验提供了高效的助力。
+尽管动态生成中完整的网络结构在执行前是未知的，不能使用静态图中的图优化技术来提高计算执行性能。但其即刻算子调用与计算的能力，使得模型代码在运行的时候，每执行一句就会立即进行运算并会返回具体的值，方便开发者在模型构建优化过程中进行错误分析、结果查看等调试工作，为研究和实验提供了高效的助力。
 
 此外得益于动态图模式灵活的执行计算特性，动态生成可以使用前端语言的原生控制流，充分发挥前端语言的编程友好性特性。解决了静态图中代码难调试、代码编写繁琐以及控制流复杂等问题，对于初学者更加友好，提高了算法开发迭代效率和神经网络模型改进速率。
 

chapter_frontend_and_ir/summary.md

@@ -13,7 +13,7 @@
 
 -   前向自动微分更适用于对输入维度小于输出维度的网络求导，反向自动微分则更适用于对输出维度小于输入维度的网络求导。
 
--   自动微分的实现方法大体上可以划分为基本表达式法，操作符重载法以及代码变化法。
+-   自动微分的实现方法大体上可以划分为基本表达式法、操作符重载法以及代码变化法。
 
 -   类型系统是指类型的集合以及使用类型来规定程序行为的规则，用于定义不同的类型，指定类型的操作和类型之间的相互作用，广泛应用于编译器、解释器和静态检查工具中。
 

chapter_model_deployment/model_compression.md

@@ -41,7 +41,7 @@ $round(\cdot)$和$clip(\cdot)$分别表示取整和截断操作，$q_{min}$和$q
 
 #### 训练后量化
 
-训练后量化也可以分成两种，权重量化和全量化。权重量化仅量化模型的权重以压缩模型的大小，在推理时将权重反量化为原始的FP32数据，后续推理流程与普通的FP32模型一致。权重量化的好处是不需要校准数据集，不需要实现量化算子，且模型的精度误差较小，由于实际推理使用的仍然是FP32算子，所以推理性能不会提高。全量化不仅会量化模型的权重，还会量化模型的激活值，在模型推理时执行量化算子来加快模型的推理速度、为了量化激活值，需要用户提供一定数量的校准数据集用于统计每一层激活值的分布，并对量化后的算子做校准。校准数据集可以来自训练数据集或者真实场景的输入数据，需要数量通常非常小。在做训练后量化时会以校准数据集为输入，执行推理流程然后统计每层激活值的数据分布并得到相应的量化参数，具体的操作流程如下：
+训练后量化也可以分成两种，权重量化和全量化。权重量化仅量化模型的权重以压缩模型的大小，在推理时将权重反量化为原始的FP32数据，后续推理流程与普通的FP32模型一致。权重量化的好处是不需要校准数据集，不需要实现量化算子，且模型的精度误差较小，由于实际推理使用的仍然是FP32算子，所以推理性能不会提高。全量化不仅会量化模型的权重，还会量化模型的激活值，在模型推理时执行量化算子来加快模型的推理速度。为了量化激活值，需要用户提供一定数量的校准数据集用于统计每一层激活值的分布，并对量化后的算子做校准。校准数据集可以来自训练数据集或者真实场景的输入数据，需要数量通常非常小。在做训练后量化时会以校准数据集为输入，执行推理流程然后统计每层激活值的数据分布并得到相应的量化参数，具体的操作流程如下：
 
 -   使用直方图统计的方式得到原始FP32数据的统计分布$P_f$；