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@@ -34,16 +34,6 @@ docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:tvm-0.11_fp32_cpp_dtk
 ```
 docker run --shm-size 16g --network=host --name=mobilenet_v2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/mobilenetv2_tvm:/home/mobilenetv2_tvm -it <Your Image ID> /bin/bash
 
-# 激活dtk
-source /opt/dtk/env.sh
-```
-### Dockerfile（方法二）
-```
-cd ./docker
-docker build --no-cache -t mobilenetv2_tvm:0.11
-
-docker run --shm-size 16g --network=host --name=mobilenetv2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/mobilenetv2_tvm:/home/mobilenetv2_tvm -it <Your Image ID> /bin/bash
-
 # 激活dtk
 source /opt/dtk/env.sh
 ```
@@ -69,6 +59,7 @@ python 推理及调优代码使用的图片数据为：
 ##  执行推理及调优
 下载模型文件后执行以下命令进行推理测试及调优测试：
 ```
+    export MIOPEN_DEBUG_CONV_IMPLICIT_GEMM=0
     python tune_MobileNet_V2.py
 ```
     
@@ -78,6 +69,7 @@ python 推理及调优代码使用的图片数据为：
 执行以下命令：
 ```
     mkdir -p lib
+    export MIOPEN_DEBUG_CONV_IMPLICIT_GEMM=0
     python prepare_test_libs.py
     sh run_example.sh
 ```