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@@ -20,6 +20,8 @@ MobileNetV2 通过使用倒置残差结构和深度可分离卷积，有效减
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
 
 docker run -it --name docker_name -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --network=host --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --ipc=host --device=/dev/dri/ --group-add video image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04 /bin/bash
+
+pip install -r requirements.txt
 ```
 ### Dockerfile（方法二）
 此处提供dockerfile的使用方法
@@ -27,6 +29,8 @@ docker run -it --name docker_name -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/
 cd ./docker
 docker build --no-cache -t mobilenetv2:1.0 .
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID /bin/bash
+
+pip install -r requirements.txt
 ```
 ### Anaconda（方法三）
 此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：
@@ -58,11 +62,13 @@ pip install scikit-learn
 ### 单机多卡
 ```
 mkdir logs #若已经创建不需要重新创建
+export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 driver.py 
 ```
 
 ### 单机单卡
 ```
+export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
 mkdir logs #若已经创建不需要重新创建
 python driver.py
 ```