[docs] Minor indentation fix submit/tizen/20210317.111732
authorParichay Kapoor <pk.kapoor@samsung.com>
Tue, 16 Mar 2021 09:39:56 +0000 (18:39 +0900)
committerJijoong Moon <jijoong.moon@samsung.com>
Wed, 17 Mar 2021 07:32:18 +0000 (16:32 +0900)
Minor indentation fix
Report from https://github.com/nnstreamer/nntrainer/pull/993#discussion_r594884810

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test: [x]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: Parichay Kapoor <pk.kapoor@samsung.com>
docs/memory-management.md

index d8f985a..19846bf 100644 (file)
@@ -12,8 +12,7 @@ Memory management for a model consists of multiple parts including:
 
 The management for the above 3 kinds of memory is done depending on the mode of execution of the model, namely `inference` or `training` mode. The memory management of these tensors is performed by the `Manager` inside `NNTrainer`.
 
-The memory for the `weights` are allocated at the time of initializing the model, where the `weights` are either initialized using the provided initializer or loaded from the saved model file. The memory allocated for `weights` is freed
-upon `destruction` of the model object containing the `weights`.
+The memory for the `weights` are allocated at the time of initializing the model, where the `weights` are either initialized using the provided initializer or loaded from the saved model file. The memory allocated for `weights` is freed upon `destruction` of the model object containing the `weights`.
 
 The memory for the `Input, Output and Label` tensors and `Variables` is allocated lazily, and de-allocated once its usage is finished.