Chap data process (#173)

* Update summary.md

fix issues mentioned in #166

* Update data_order.md

fix #164

chapter_data_processing/data_order.md

@@ -14,8 +14,8 @@ Connector的使用有如下两个要求:
 
 -   确保数据生产者的输入数据顺序是在各个生产者线程间为按顺序轮询分布(Round-Robin distribution), 即当生产者线程组大小为M时，生产者线程0拥有第(0 + M \* k)个数据，生产者线程1拥有第(1 + M \* k)，生产者线程2拥有第(2 + M \* k)个数据等(其中k=0，1，2，3\...)。
 
-Connector中维护与生产者线程数目相同的队列并确保向Connector中放入数据时，每个生产者线程生产的数据只放到对应编号的队列中，这样可以确保Connector中的数据在不同的队列间的分布与在不同生产者线程组之间的分布相同(代码片段中的Push函数)。接着当Connector的消费者线程组从Connector中获取数据时，我们需要确保最终数据在不同的消费者线程间依然为按顺序轮询分布，即当消费者线程组大小为N时，消费者线程0拥有第(0 + N \* k)个数据，消费者线程1拥有第(1 + N \* k)，消费者线程2拥有第(2 + N \* k)个数据等(其中k=0，1，2，3\...)。为此当有消费者线程从Connector中请求数据时，Connector在确保当前请求消费者线程编号i与待消费数据标号j符合$i=j\%N$的关系下(其中N为消费者线程数目)按照轮循的方式从各个队列中获取数据，如果二者标号不符合上述关系，则该请求阻塞等待。通过这种通信的约束方式，MindSpore实现了保序功能。
+Connector中维护与生产者线程数目相同的队列并确保向Connector中放入数据时，每个生产者线程生产的数据只放到对应编号的队列中，这样可以确保Connector中的数据在不同的队列间的分布与在不同生产者线程组之间的分布相同(代码片段中的Push函数)。接着当Connector的消费者线程组从Connector中获取数据时，我们需要确保最终数据在不同的消费者线程间依然为按顺序轮询分布，即当消费者线程组大小为N时，消费者线程0拥有第(0 + N \* k)个数据，消费者线程1拥有第(1 + N \* k)个数据，消费者线程2拥有第(2 + N \* k)个数据等(其中k=0，1，2，3\...)。为此当有消费者线程从Connector中请求数据时，Connector在确保当前请求消费者线程编号i与待消费数据标号j符合$i=j\%N$的关系下(其中N为消费者线程数目)按照轮循的方式从各个队列中获取数据，如果二者标号不符合上述关系，则该请求阻塞等待。通过这种通信的约束方式，MindSpore实现了保序功能。
 
 ![MindSpore保序性实现](../img/ch07/7.4/mindspore_data_order.jpeg)
 :width:`800px`
-:label:`mindspore_data_order_implementation`
+:label:`mindspore_data_order_implementation`

chapter_data_processing/summary.md

@@ -1,3 +1,3 @@
 ## 章节总结
 
-本章我们围绕着易用性、高效性和保序性三个维度展开研究如何设计实现机器学习系统中的数据预处理模块。在易用性维度我们重点探讨了数据模块的编程模型，通过借鉴历史上优秀的并行数据处理系统的设计经验，我们认为基于描述数据集变换的编程抽象较为适合作为数据模块的编程模型，在具体的系统实现中，我们不仅要在上述的编程模型的基础上提供足够多内置算子方便的用户的数据预处理编程，同时还要考虑如何支持用户方便的使用自定义算子。在高效性方面，我们从数据读取和计算、两个分别介绍了特殊文件格式设计和计算并行架构设计。我们也使用我们在前几章中学习到的模型计算图编译优化技术来优化用户的数据预处理计算图，以进一步的达到更高的数据处理吞吐率。机器学习场景中模型对数据输入顺序敏感，于是衍生出来保序性这一特殊性质，我们在本章中对此进行了分析并通过MindSpore中的Connector的特殊约束实现来展示真实系统实现中如何确保保序性。最后，我们也针对部分情况下单机CPU数据预处理性能的问题，介绍了当前基于异构处理加速的纵向扩展方案，和基于分布式数据预处理的横向扩展方案，我们相信读者学习了本章后能够对机器学习系统中的数据模块有深刻的认知，也对数据模块未来面临的挑战有所了解。
+本章我们围绕着易用性、高效性和保序性三个维度展开研究如何设计实现机器学习系统中的数据预处理模块。在易用性维度我们重点探讨了数据模块的编程模型，通过借鉴历史上优秀的并行数据处理系统的设计经验，我们认为基于描述数据集变换的编程抽象较为适合作为数据模块的编程模型，在具体的系统实现中，我们不仅要在上述的编程模型的基础上提供足够多内置算子方便的用户的数据预处理编程，同时还要考虑如何支持用户方便的使用自定义算子。在高效性方面，我们从数据读取和计算两个方面分别介绍了特殊文件格式设计和计算并行架构设计。我们也使用我们在前几章中学习到的模型计算图编译优化技术来优化用户的数据预处理计算图，以进一步的达到更高的数据处理吞吐率。机器学习场景中模型对数据输入顺序敏感，于是衍生出来保序性这一特殊性质，我们在本章中对此进行了分析并通过MindSpore中的Connector的特殊约束实现来展示真实系统实现中如何确保保序性。最后，我们也针对部分情况下单机CPU数据预处理性能的问题，介绍了当前基于异构处理加速的纵向扩展方案，和基于分布式数据预处理的横向扩展方案，我们相信读者学习了本章后能够对机器学习系统中的数据模块有深刻的认知，也对数据模块未来面临的挑战有所了解。