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 # mobilenet_prune
 ## 论文
-EfficientNet
-https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
-mobilenetv2
-https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf
-mobilenetv3
-https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf
+* EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 
+* mobilenetv2 https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 
+* mobilenetv3 https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 
 ## 模型结构
 mobilenetv2:
 
 ![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mobilenet_prune/-/raw/main/mobilenetv2.png)
 
 详细模型结构见官方论文：
-EfficientNet
-* https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
-mobilenetv2
-* https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf
-mobilenetv3
-* https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf
+* EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 
+* mobilenetv2 https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 
+* mobilenetv3 https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 
 ## 算法原理
-CNN原理
+
 ## 数据集
-torchvision.datasets.CIFAR10
+`CIFAR-10`
+
+- [https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)
+
+训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
+```
+├── cifar-10-batches-py
+│   ├── batches.meta
+│   ├── data_batch_1
+│   ├── data_batch_2
+│   ├── data_batch_3
+│   ├── data_batch_4
+│   ├── data_batch_5
+│   ├── readme.html
+│   └── test_batch
+```
+**tips：本模型也会自动下载数据集
 ## 环境配置
 在[光源](https://sourcefind.cn/#/main-page)可拉取剪枝及微调的docker镜像，在[光合开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)可下载torch安装包。mobilenet_prune推荐的镜像如下：
 ```