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@@ -2,11 +2,15 @@
 
 
 # Custom Op ONNXRuntime
+
 ## Purpose
+
 `Adding the custom operator implementation and registering it in ONNX Runtime`
 
 ## 环境配置
+
 ### Docker（方法一）
+
 拉取镜像：
 
 ```plaintext
@@ -20,6 +24,7 @@ docker run --shm-size 16g --network=host --name=test --privileged --device=/dev/
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
+
 ```
 cd ./docker
 docker build --no-cache -t customop:test .
@@ -28,16 +33,20 @@ docker run --shm-size 16g --network=host --name=video_ort --privileged --device=
 ```
 
 ## 使用
+
 ### 编译工程
+
 ```
 git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/customop_onnxruntime.git
 cd customop_onnxruntime
-python model.py     // 生成模型
+python model.py     // 生成模型(model换成自己算子的模型)
 bash compile.sh     // 编译生成算子库
 ```
 
 ### 运行示例
+
 1. 目录
+
 ```
 rocm_custom_op
 ├── compile.sh              // 编译脚本
@@ -45,7 +54,7 @@ rocm_custom_op
 ├── custom_op_library.h
 ├── docker
 ├── include
-├── model.py               // 创建自定义模型
+├── model.py               // 创建自定义模型（需要改名）
 ├── readme.md
 ├── rocm_ops.cc             // 调用自定义算子
 ├── rocm_ops.h
@@ -54,14 +63,16 @@ rocm_custom_op
 ```
 
 2. 执行步骤
+
 ```
 python test.py      // 测试模型     
 ```
 
 3. 备注
+
 ```
 1.在model.py中，定义了一个add.onnx模型。如需重新定义模型，请修改该文件。
-2.在compile.sh中，选项--offload-arch=gfx906，请将gfx906替换为本机适配的rocm架构(可用rocminfo | grep gfx查看)。
+2.在compile.sh中，选项--offload-arch=gfx928，请将gfx928替换为本机适配的rocm架构(可用rocminfo | grep gfx查看)。
 3.若需测试别的自定义算子，修改内容如下：
     3.1 修改rocm_ops.hip，重新实现自定义算子
     3.2 修改rocm_ops.cc, 修改对自定义算子的调用
@@ -70,18 +81,24 @@ python test.py      // 测试模型
 ```
 
 ## result
+
 无
 
 ### 精度
+
 无
 
 ## 应用场景
+
 ### 功能
+
 添加ORT custom op
 
 ## 源码仓库及问题反馈
+
 - http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/customop_onnxruntime.git
 
 ## 参考资料
+
 - https://github.com/microsoft/onnxruntime
-- https://onnxruntime.ai/docs/extensions/add-op.html
+- https://onnxruntime.ai/docs/extensions/add-op.html
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