add model.properties

README.md

@@ -30,6 +30,10 @@ ResNet50网络模型由一系列卷积层、池化层、全局平均池化层和
 
 ### 环境配置
 
+单机8卡进行性能&&精度测试
+
+### 环境配置
+
 提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取的训练的docker镜像：
 
 * 训练镜像：
@@ -55,9 +59,9 @@ python依赖安装：
     ├── ckpt-500.data-00000-of-00001
     ├── ckpt-500.index
 
-## 性能和准确率数据
+## 测试结果
 
-数据采用ImageNet Data，使用的加速卡是DCU Z100L，最终可达到收敛精度要求
+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
 

model.properties

+# 模型名称
+modelName=ResNet50
+# 模型描述
+modelDescription=ResNet50是一种用于图像识别的深度神经网络模型
+# 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
+appScenario=CV
+# 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
+frameType=TensorFlow
+