更新一下 (d2l-ai#1033)

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olianate · Jan 7, 2022 · ea1abc9 · ea1abc9
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diff --git a/chapter_installation/index.md b/chapter_installation/index.md
@@ -47,7 +47,7 @@ conda activate d2l
 
 ## 安装深度学习框架和`d2l`软件包
 
-在安装深度学习框架之前，请先检查你的计算机上是否有可用的GPU（为笔记本电脑上显示器提供输出的GPU不算）。
+在安装深度学习框架之前，请先检查你的计算机上是否有可用的GPU。
 例如，你可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装[CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。
 如果你的机器没有任何GPU，没有必要担心，因为你的CPU在前几章完全够用。
 但是，如果你想流畅地学习全部章节，请提早获取GPU并且安装深度学习框架的GPU版本。

diff --git a/chapter_preface/index.md b/chapter_preface/index.md
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 ### 在实践中学习
 
-许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，克里斯·毕晓普（Chris Bishop）的优秀教科书 :cite:`Bishop.2006` ，对每个主题都教得很透彻，以至于要读到线性回归这一章需要大量的工作。虽然专家们喜欢这本书正是因为它的透彻性，但对于初学者来说，这一特性限制了它作为介绍性文本的实用性。
+许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 :cite:`Bishop.2006` ，对每个主题都教得很透彻，以至于要读到线性回归这一章需要大量的工作。虽然专家们喜欢这本书正是因为它的透彻性，但对于初学者来说，这一特性限制了它作为介绍性文本的实用性。
 
 在这本书中，我们将适时教授大部分概念。换句话说，你将在实现某些实际目的所需的非常时刻学习概念。虽然我们在开始时花了一些时间来教授基础基础知识，如线性代数和概率，但我们希望你在担心更深奥的概率分布之前，先体会一下训练第一个模型的满足感。