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Signed-off-by: tanmingchao <[email protected]>

Author: tanmc123

doc/develop_guide.rst

@@ -256,15 +256,15 @@ In this section, we describe how to do 3-5. Many common interfaces are provided
 Step 5. Define the protobuf file required for model saving
 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
 
-To use the trained model through different platform, FATE use protobuf files to save the parameters and model result of a task. When developing your own module, you are supposed to create two proto files which defined your model content in `this folder <..python/federatedml/protobuf/proto>`_.
+To use the trained model through different platform, FATE use protobuf files to save the parameters and model result of a task. When developing your own module, you are supposed to create two proto files which defined your model content in `this folder <../python/federatedml/protobuf/proto>`_.
 
 For more details of protobuf, please refer to `this tutorial <https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/pythontutorial>`_
 
 The two proto files are
 1. File with "meta" as suffix: Save the parameters of a task.
 2. File with "param" as suffix: Save the model result of a task.
 
-After defining your proto files, you can use the following script named `generate_py.sh <..python/fate_arch/protobuf/generate_py.sh>`_ to create the corresponding python file:
+After defining your proto files, you can use the following script named `generate_py.sh <../python/fate_arch/protobuf/generate_py.sh>`_ to create the corresponding python file:
 
    .. code-block:: bash
 

doc/develop_guide_zh.rst

@@ -261,13 +261,13 @@ fate_flow_client 模块的运行规则是：
 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
 
 定义模型保存所需的protobuf文件:
-   为了方便模型跨平台保存和读取模型，FATE使用protobuf文件定义每个模型所需的参数和模型内容。当您开发自己的模块时，需要定义本模块中需要保存的内容并创建相应的protobuf文件。protobuf文件所在的位置为 `这个目录 <..python/federatedml/protobuf/proto>`_ 。
+   为了方便模型跨平台保存和读取模型，FATE使用protobuf文件定义每个模型所需的参数和模型内容。当您开发自己的模块时，需要定义本模块中需要保存的内容并创建相应的protobuf文件。protobuf文件所在的位置为 `这个目录 <../python/federatedml/protobuf/proto>`_ 。
 
 更多使用protobuf的细节，请参考 `这个教程 <https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/pythontutorial>`_
 
 每个模型一般需要两个proto文件，其中后缀为meta的文件中保存某一次任务的配置，后缀为param的文件中保存某次任务的模型结果。
 
-在完成proto文件的定义后，可执行protobuf目录下的 `generate_py.sh文件 <..python/fate_arch/protobuf/generate_py.sh>`_ 生成对应的python文件。之后，您可在自己的项目中引用自己设计的proto类型，并进行保存：
+在完成proto文件的定义后，可执行protobuf目录下的 `generate_py.sh文件 <../python/fate_arch/protobuf/generate_py.sh>`_ 生成对应的python文件。之后，您可在自己的项目中引用自己设计的proto类型，并进行保存：
 
    .. code-block:: bash