update README

README.md

@@ -41,7 +41,6 @@ docker build --no-cache -t hat:latest .
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 
 cd /your_code_path/hat_pytorch
-pip install -r requirements.txt
 python setup.py develop
 ```
 
@@ -111,7 +110,7 @@ python extract_subimages.py # 将图片进行sub
 
 3. 生成 meta_info_file
 ```bash
-python scripts/data_preparation/generate_meta_info.py
+python generate_meta_info.py
 ```
 
 ## 训练
@@ -122,6 +121,7 @@ python scripts/data_preparation/generate_meta_info.py
 ### 单机多卡
 
 ```bash
+# 默认 train_HAT_SRx4_finetune_from_ImageNet_pretrain.yml
 bash train.sh
 ```
 
@@ -134,6 +134,7 @@ bash train.sh
 
 执行命令如下, 训练日志保存在logs文件夹下
 ```bash
+# 默认 train_HAT_SRx4_finetune_from_ImageNet_pretrain.yml
 bash run_train_multi.sh
 ```
 
@@ -142,6 +143,7 @@ bash run_train_multi.sh
 
 测试结果将保存到 ./results 路径下。options/test/HAT_SRx4_ImageNet-LR.yml 适用于不使用 ground truth image 的推理过程。
 ```bash
+# 默认 HAT_SRx4_ImageNet-pretrain.yml
 bash val.sh
 ```