Update 2.5.10.HourlyTensorflowTraining.md

manual1903/2.5.10.HourlyTensorflowTraining.md

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 ![학습 데이터셋 저장소 위치 및 파일 선택하기  ](./images/2.5.10_DataRepository.png)
 
 ## 사용자 파이썬 코드 준비하기
-텐서플로우 기반 딥러닝 모델이 구현된 사용자 파이썬 코드가 있어야 합니다. 사용자 파이썬 코드는 프레임워크와 연동하기 위해 프레임워크에서 전달하는 파라미터를 받는 부분, 학습된 모델을 텐서플로우 서빙용으로 export 하는 부분 등이 구현되어야 합니다. 자세한 내용은 <a href="https://csleoss.etri.re.kr/images/contents/manual_1.0/2.7.2.KSB_TfPyCoding_Guide.html">KSB 프레임워크와 연동을 위한 tensorflow 학습코드 작성하기</a> 를 참고합니다.
+텐서플로우 기반 딥러닝 모델이 구현된 사용자 파이썬 코드가 있어야 합니다. 사용자 파이썬 코드는 프레임워크와 연동하기 위해 프레임워크에서 전달하는 파라미터를 받는 부분, 학습된 모델을 텐서플로우 서빙용으로 export 하는 부분 등이 구현되어야 합니다. 자세한 내용은 <a href="https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/edit/master/manual1903/2.7.2.KSB_TfPyCoding_Guide.html">KSB 프레임워크와 연동을 위한 tensorflow 학습코드 작성하기</a> 를 참고합니다.
 main 함수를 포함한 사용자 파이썬 코드에서 사용하는 라이브러리 파일 등은 동일한 폴더에 위치 시키거나 1 depth의 하위 폴더까지 작성 가능합니다.