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@@ -10,17 +10,23 @@ CRNN模型的主要结构包括基于CNN的图像特征提取模块以及基于
 
 ## python版本推理
 
-下面介绍如何运行python代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Python.md中有详细说明。
+下面介绍如何运行Python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
 
-### 拉取镜像
+### 下载镜像
 
-在光源可拉取推理的docker镜像，CRNN 模型推理推荐的镜像如下：
+在光源中下载MIGraphX镜像： 
 
 ```python
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
 ```
 
-### 推理示例
+### 设置Python环境变量
+
+```
+export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
+```
+
+### 安装依赖
 
 CRNN工程的Python推理示例仅提供静态推理，可使用如下命令运行：
 
@@ -30,12 +36,17 @@ cd <path_to_crnn_migraphx>/Python
 
 # 安装依赖
 pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 运行示例
+
+在Python目录下执行如下命令运行该示例程序：
 
-# 运行程序
+```
 python Crnn_infer_migraphx.py 
 ```
 
-该python示例输入样本图像与C++在静态推理中一致，文本识别结果为：
+文本识别结果为：
 
 ```
 a-----v--a-i-l-a-bb-l-e--- => available
@@ -43,9 +54,15 @@ a-----v--a-i-l-a-bb-l-e--- => available
 
 ## C++版本推理
 
-下面介绍如何运行C++代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Cpp.md目录中有详细说明。
+下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
+
+### 下载镜像
+
+在光源中下载MIGraphX镜像： 
 
-参考Python版本推理中的构建安装，在光源中拉取推理的docker镜像。
+```
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
+```
 
 ### 安装Opencv依赖
 
@@ -90,7 +107,7 @@ export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_crnn_migraphx>/depend/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
 source ~/.bashrc
 ```
 
-### 推理示例
+### 运行示例
 
 成功编译CRNN工程后，在build目录下输入如下命令运行该示例：