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@@ -18,7 +18,8 @@ ResNet50网络模型由一系列卷积层、池化层、全局平均池化层和
 
 版本：mlperf_benchmark 
 
-原始代码位置：https://github.com/mlcommons/training/tree/master/image_classification/tensorflow2
+原始代码位置：
+* https://github.com/mlcommons/training/tree/master/image_classification/tensorflow2
 
 ## 数据集
 
@@ -39,7 +40,7 @@ ResNet50网络模型由一系列卷积层、池化层、全局平均池化层和
 
     docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:mlperf-resnet50-mpirun-latest
 
-python依赖安装：
+python依赖安装（如已经拉取镜像可忽略下述依赖安装步骤）：
 
     pip install -r requirement.txt
 
@@ -64,7 +65,7 @@ python依赖安装：
 
 采用上述输入数据，加速卡采用Z100L*8，可最终达到官方收敛要求；
 
-## 历史版本
+## 源码仓库及问题反馈
 
 * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mlperf_resnet50