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 # TVM 
 ## 模型介绍
 ```
-   ResNet-50v2是ResNet系列中的一个经典模型，由50层卷积层、批量归一化、激活函数和池化层构成。它引入了一种全新的残差块结构，
-即bottleneck结构，使得网络参数量大幅度降低，同时精度也有所提升，ResNet-50v2适用于各种图像分类任务。本示例为使用TVM对训练
-好的ResNet-50v2 onnx格式的模型文件，进行推理调优及部署的流程。
+   mobilenet_v2是mobilenet系列中的一个经典模型，mobilenet_v2适用于各种图像分类任务。本示例为使用TVM对训练
+好的mobilenet_v2 onnx格式的模型文件，进行推理调优及部署的流程。
 ```
 ## 模型结构
 ```
-    ResNet50-v2
+    mobilenet_v2
 ```
 ## 模型文件
   模型文件下载地址： 
 ```
-    "https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx"
+    "https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/mobilenet/model/mobilenetv2-7.onnx"
 ```
 ## 数据集
   python 推理及调优代码使用的图片数据为：
@@ -37,7 +36,7 @@
 ###  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：
 ```
-    python tune_resnet50-v2.py
+    python tune_MobileNet_V2.py
 ```
     
     
@@ -51,9 +50,10 @@
 ```
 ## 准确率数据
 ```
-    max_num:15.6692
-    max_iter:0x28cda14
-    max_num_index:345
+   max_num:12.6444
+   max_iter:0x106028a4
+   vim Mo 
+   max_num_index:161
 ```
 ## TVM版本
 ```
@@ -63,7 +63,7 @@
 
 ## 源码仓库及问题反馈
 
-   * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/tvm_tune_resnet50-v2
+   * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mobilenet_v2_tvm
 
 ## 参考