update TensorFlow test code

TensorFlow/Accuracy_Validation/README.md

@@ -28,11 +28,15 @@
 ## 运行
   
    mpirun -np 4 --hostfile hostfile  -mca btl self,tcp  --bind-to none scripts-run/single_process.sh 
-   
-hostfile格式参考：
 
-   node1 slots=4
-   node2 slots=4 
+# 测试说明   
+   
+   hostfile格式参考：
+   
+     node1 slots=4
+     node2 slots=4 
+   
+   上面多卡测试方法默认每节点4卡
 
 # 参考资料
 [https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks](https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks)

TensorFlow2x/Accuracy_Validation/ResNet50_Official/README.md

@@ -21,6 +21,7 @@
 # 多卡测试 （单精度）
 
 ## 运行
+ 
     # sed指令只需要执行一次，添加支持多卡运行的代码
     sed -i '99 r configfile' official/vision/image_classification/resnet/resnet_ctl_imagenet_main.py
     
@@ -30,6 +31,7 @@
 # 多卡测试 (混合精度)
 
 ## 运行
+   
     # sed指令只需要执行一次，添加支持多卡运行的代码
     sed -i '99 r configfile' official/vision/image_classification/resnet/resnet_ctl_imagenet_main.py
     
@@ -37,15 +39,17 @@
     export PYTHONPATH=/path/to/tensorflow/model:$PYTHONPATH
     mpirun -np $np --hostfile hostfile  -mca btl self,tcp  --bind-to none scripts-run/single_process.sh
 
-## 测试说明
+# 测试说明
 
    多卡测试时需要修改部分代码，具体可参考https://tensorflow.google.cn/guide/migrate/multi_worker_cpu_gpu_training?hl=en
    
    hostfile格式参考：
+     
      node1 slots=4
      node2 slots=4
 
    nodefile格式参考(与hostfile文件内保持一致，用于构造TF_CONFIG)：
+     
      node1
      node2
   

TensorFlow2x/ComputeVision/Classification/README.md

 # 简介
 
-该测试用例用于TensorFlow分类模型性能测试，使用的数据集是imagenet。
+  该测试用例用于TensorFlow分类模型性能测试，使用的数据集是imagenet。
 
 # 运行
 
@@ -29,10 +29,12 @@
    多卡测试时需要修改部分代码，具体可参考https://tensorflow.google.cn/guide/migrate/multi_worker_cpu_gpu_training?hl=en
    
    hostfile格式参考：
+     
      node1 slots=4
      node2 slots=4
 
    nodefile格式参考(与hostfile文件内保持一致，用于构造TF_CONFIG)：
+     
      node1
      node2