diff --git a/README.md b/README.md
index 74090646..a4b0a484 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -39,30 +39,30 @@ python -m spacy download en
## fastNLP教程
-中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html)
+中文[文档](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/)、 [教程](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/user/quickstart.html)
### 快速入门
-- [0. 快速入门](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/quickstart.html)
+- [Quick-1. 文本分类](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB.html)
+- [Quick-2. 序列标注](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%A0%87%E6%B3%A8.html)
### 详细使用教程
-- [1. 使用DataSet预处理文本](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_1_data_preprocess.html)
-- [2. 使用Vocabulary转换文本与index](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_2_vocabulary.html)
-- [3. 使用Embedding模块将文本转成向量](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_3_embedding.html)
-- [4. 使用Loader和Pipe加载并处理数据集](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_4_load_dataset.html)
-- [5. 动手实现一个文本分类器I-使用Trainer和Tester快速训练和测试](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_5_loss_optimizer.html)
-- [6. 动手实现一个文本分类器II-使用DataSetIter实现自定义训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_6_datasetiter.html)
-- [7. 使用Metric快速评测你的模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_7_metrics.html)
-- [8. 使用Modules和Models快速搭建自定义模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_8_modules_models.html)
-- [9. 快速实现序列标注模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_9_seq_labeling.html)
-- [10. 使用Callback自定义你的训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_10_callback.html)
+- [1. 使用DataSet预处理文本](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_1_data_preprocess.html)
+- [2. 使用Vocabulary转换文本与index](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_2_vocabulary.html)
+- [3. 使用Embedding模块将文本转成向量](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_3_embedding.html)
+- [4. 使用Loader和Pipe加载并处理数据集](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_4_load_dataset.html)
+- [5. 动手实现一个文本分类器I-使用Trainer和Tester快速训练和测试](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_5_loss_optimizer.html)
+- [6. 动手实现一个文本分类器II-使用DataSetIter实现自定义训练过程](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_6_datasetiter.html)
+- [7. 使用Metric快速评测你的模型](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_7_metrics.html)
+- [8. 使用Modules和Models快速搭建自定义模型](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_8_modules_models.html)
+- [9. 使用Callback自定义你的训练过程](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/tutorial_9_callback.html)
### 扩展教程
-- [Extend-1. BertEmbedding的各种用法](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_1_bert_embedding.html)
-- [Extend-2. 分布式训练简介](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_2_dist.html)
-- [Extend-3. 使用fitlog 辅助 fastNLP 进行科研](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_3_fitlog.html)
+- [Extend-1. BertEmbedding的各种用法](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/extend_1_bert_embedding.html)
+- [Extend-2. 分布式训练简介](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/extend_2_dist.html)
+- [Extend-3. 使用fitlog 辅助 fastNLP 进行科研](http://www.fastnlp.top/docs/fastNLP/tutorials/extend_3_fitlog.html)
## 内置组件
diff --git a/docs/source/index.rst b/docs/source/index.rst
index 4db6dea6..ff77a6fc 100644
--- a/docs/source/index.rst
+++ b/docs/source/index.rst
@@ -4,6 +4,10 @@ fastNLP 中文文档
`fastNLP `_ 是一款轻量级的自然语言处理(NLP)工具包。你既可以用它来快速地完成一个NLP任务,
也可以用它在研究中快速构建更复杂的模型。
+.. hint::
+
+ 如果你是从 readthedocs 访问的该文档,请跳转到我们的 `最新网站 `_
+
fastNLP具有如下的特性:
- 统一的Tabular式数据容器,简化数据预处理过程;
@@ -41,7 +45,7 @@ API 文档
fitlog文档
----------
-您可以 `点此 `_ 查看fitlog的文档。
+您可以 `点此 `_ 查看fitlog的文档。
fitlog 是由我们团队开发的日志记录+代码管理的工具。
索引与搜索
diff --git a/docs/source/tutorials/extend_3_fitlog.rst b/docs/source/tutorials/extend_3_fitlog.rst
index 0fa24143..152e18fe 100644
--- a/docs/source/tutorials/extend_3_fitlog.rst
+++ b/docs/source/tutorials/extend_3_fitlog.rst
@@ -4,7 +4,7 @@
本文介绍结合使用 fastNLP 和 fitlog 进行科研的方法。
-首先,我们需要安装 `fitlog `_ 。你需要确认你的电脑中没有其它名为 `fitlog` 的命令。
+首先,我们需要安装 `fitlog `_ 。你需要确认你的电脑中没有其它名为 `fitlog` 的命令。
我们从命令行中进入到一个文件夹,现在我们要在文件夹中创建我们的 fastNLP 项目。你可以在命令行输入 `fitlog init test1` ,
然后你会看到如下提示::
@@ -15,7 +15,7 @@
Fitlog project test1 is initialized.
这表明你已经创建成功了项目文件夹,并且在项目文件夹中已经初始化了 Git。如果你不想初始化 Git,
-可以参考文档 `命令行工具 `_
+可以参考文档 `命令行工具 `_
现在我们进入你创建的项目文件夹 test1 中,可以看到有一个名为 logs 的文件夹,后面我们将会在里面存放你的实验记录。
同时也有一个名为 main.py 的文件,这是我们推荐你使用的训练入口文件。文件的内容如下::
@@ -37,7 +37,7 @@
fitlog.finish() # finish the logging
我们推荐你保留除注释外的四行代码,它们有助于你的实验,
-他们的具体用处参见文档 `用户 API `_
+他们的具体用处参见文档 `用户 API `_
我们假定你要进行前两个教程中的实验,并已经把数据复制到了项目根目录下的 tutorial_sample_dataset.csv 文件中。
现在我们编写如下的训练代码,使用 :class:`~fastNLP.core.callback.FitlogCallback` 进行实验记录保存::
diff --git a/readthedocs.yml b/readthedocs.yml
index 73935f9a..5ff803a0 100644
--- a/readthedocs.yml
+++ b/readthedocs.yml
@@ -7,7 +7,7 @@ build:
image: latest
python:
- version: 3.7
+ version: 3.8
install:
- requirements: docs/requirements.txt
- method: setuptools