更换dtk24.04.1镜像

README.md

@@ -25,12 +25,11 @@ Conformer算法原理是通过结合多层的Transformer编码器和深度卷积
 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
 
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py38-latest
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:conformer_pytorch2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.8
 
-docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
+docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 
 cd /path/workspace/
-pip3 install typeguard==2.13.3
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
@@ -39,31 +38,10 @@ pip3 install typeguard==2.13.3
 
 ```
 cd ./docker
-docker build --no-cache -t conformer .
-docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
+docker build --no-cache -t conformer:latest .
+docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro  --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 ```
 
-### Anaconda（方法三）
-
-此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：
-
-关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
-
-```
-DTK驱动：dtk22.10
-python：python3.8
-torch:1.10
-torchvision:0.10
-```
-
-`Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
-
-其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
-
-```
-pip3 install -r requirements.txt
-pip3 install typeguard==2.13.3
-```
 
 ## 数据集