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@@ -17,26 +17,26 @@ MobileNetv3模型采用混合使用轻量级深度可分离卷积和逆残差结
 ### Docker（方法一）
 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py38-latest
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
 
-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 bash
+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-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10 /bin/bash
 ```
 ### Dockerfile（方法二）
 此处提供dockerfile的使用方法
 ```
 cd ./docker
 docker build --no-cache -t mobilenetv3:1.0 .
-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 bash
+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
 ```
 ### Anaconda（方法三）
 此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：
 
 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
 ```
-DTK驱动：dtk22.10
-python：python3.8
-torch：1.10
-torchvision：0.10
+DTK驱动：dtk24.04.1
+python：python3.10
+torch：2.1.0
+torchvision：0.16.0
 ```
 `Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
 另外需要安装如下三方库
@@ -69,6 +69,7 @@ SCNet快速下载链接[http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependenc
 ## 训练
 ### 单机多卡
 ```
+运行前需设置一下数据集路径
 bash train.sh
 ```
 

docker/Dockerfile

-FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py38-latest
+FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
 RUN source /opt/dtk/env.sh