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docs/apis/datasets.md

@@ -14,7 +14,7 @@ paddlex.datasets.ImageNet(data_dir, file_list, label_list, transforms=None, num_
 ```
 读取ImageNet格式的分类数据集，并对样本进行相应的处理。ImageNet数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/classification.md)  
 
-示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/tutorials/train/image_classification/mobilenetv3_small.py)
+示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/image_classification/mobilenetv3_small.py)
 
 > **参数**
 >
@@ -33,7 +33,7 @@ paddlex.datasets.VOCDetection(data_dir, file_list, label_list, transforms=None,
 
 > 读取PascalVOC格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理。PascalVOC数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/detection.md)  
 
-> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/tutorials/train/object_detection/yolov3_darknet53.py)
+> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/object_detection/yolov3_darknet53.py)
 
 > **参数**
 >
@@ -52,7 +52,7 @@ paddlex.datasets.CocoDetection(data_dir, ann_file, transforms=None, num_workers=
 
 > 读取MSCOCO格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理，该格式的数据集同样可以应用到实例分割模型的训练中。MSCOCO数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/instance_segmentation.md)  
 
-> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py)
+> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py)
 
 > **参数**
 >
@@ -70,7 +70,7 @@ paddlex.datasets.SegDataset(data_dir, file_list, label_list=None, transforms=Non
 
 > 读取语义分割任务数据集，并对样本进行相应的处理。语义分割任务数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/segmentation.md)  
 
-> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/tutorials/train/semantic_segmentation/unet.py)
+> 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/unet.py)
 
 > **参数**
 >

docs/apis/prediction.md

@@ -58,7 +58,7 @@ result = model.predict(test_jpg)
 pdx.det.visualize(test_jpg, result, threshold=0.5, save_dir='./')
 ```
 - MaskRCNN模型predict接口[说明文档](./apis/models/instance_segmentation.md#predict)
-- 可视化pdx.det.visualize接口[说明文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/paddlex/cv/models/utils/visualize.py#L25)
+- 可视化pdx.det.visualize接口[说明文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/paddlex/cv/models/utils/visualize.py#L25)
 
 **注意**：目标检测和实例分割模型在调用`predict`接口得到的结果需用户自行过滤低置信度结果，在`paddlex.det.visualize`接口中，我们提供了`threshold`用于过滤，置信度低于此值的结果将被过滤，不会可视化。
 ![](./images/mask_predict.jpg)

docs/apis/transforms/transforms.md

@@ -27,7 +27,7 @@
 paddlex.transforms.Compose(transforms)
 ```
 
-根据数据预处理/增强算子对输入数据进行操作。  [使用示例](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/tutorials/train/image_classification/mobilenetv3_small.py#L10)
+根据数据预处理/增强算子对输入数据进行操作。  [使用示例](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/image_classification/mobilenetv3_small.py#L10)
 
 > **参数**
 > * **transforms** (List[paddlex.transforms.Transform]): 数据预处理/数据增强列表。