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@@ -71,15 +71,20 @@ Synth90k(合成文本数据集-该数据集包含900万张由一组90k常见英
 
 数据集的目录结构如下：
 
+训练之前需要对数据集进行格式转换，具体操作如下：
+
+1、copy create_dataset.py文件到数据集解压路径下的mnt/ramdisk/max/下
+
+2、修改dataset_output路径，然后运行代码：`python create_dataset.py`
+
+3、得到输出数据集
 ```
-├── IIIT5K_lmdb
-│   ├── data.mdb
-│   ├── error_image_log.txt
-│   └── lock.mdb
-└── MJ_LMDB
+└── Synth90k/train
+    ├── data.mdb
+    └── lock.mdb
+└── Synth90k/val
     ├── data.mdb
     └── lock.mdb
-
 
 ```
 
@@ -90,7 +95,7 @@ Synth90k(合成文本数据集-该数据集包含900万张由一组90k常见英
 ```
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
 export USE_MIOPEN_BATCHNORM=1
-python3 train.py --adadelta --trainRoot ../Datasets/Synth90k/MJ_LMDB --valRoot ../Datasets/Synth90k/IIIT5K_lmdb --cuda --ngpu 1 --batchSize 64 --workers 8
+python3 train.py --adadelta --trainRoot ../Datasets/Synth90k/train --valRoot ../Datasets/Synth90k/val --cuda --ngpu 1 --batchSize 64 --workers 8
 ```
 
 ### 单机多卡
@@ -100,7 +105,7 @@ python3 train.py --adadelta --trainRoot ../Datasets/Synth90k/MJ_LMDB --valRoot .
 export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
 export USE_MIOPEN_BATCHNORM=1
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
-python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train_ddp.py --adadelta --trainRoot ../Datasets/Synth90k/MJ_LMDB --valRoot ../Datasets/Synth90k/IIIT5K_lmdb --cuda --ngpu 4 --batchSize 64 --workers 8 
+python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train_ddp.py --adadelta --trainRoot ../Datasets/Synth90k --valRoot ../Datasets/Synth90k --cuda --ngpu 4 --batchSize 64 --workers 8 
 ```
 
 ## 推理