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README.md

@@ -18,7 +18,7 @@ ResNet50使用了多个具有残差连接的残差块来解决梯度消失或梯
 
 ## 环境配置
 
-### Docker
+### Docker（方法一）
 
 拉取镜像：
 
@@ -35,6 +35,15 @@ docker run --shm-size 16g --network=host --name=resnet50_migraphx --privileged -
 source /opt/dtk/env.sh
 ```
 
+### Dockerfile（方法二）
+
+```plaintext
+cd ./docker
+docker build --no-cache -t resnet50_migraphx:2.0 .
+
+docker run --shm-size 16g --network=host --name=resnet50_migraphx --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/resnet50_migraphx:/home/resnet50_migraphx -it <Your Image ID> /bin/bash
+```
+
 ## 数据集
 
 根据需求上传所需图像，可以对相应图像进行分类。
@@ -140,6 +149,10 @@ label:998,confidence:1.949014
 label:999,confidence:-0.570572
 ```
 
+### 精度
+
+无
+
 ## 应用场景
 
 ### 算法类别
@@ -154,7 +167,7 @@ label:999,confidence:-0.570572
 
 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/resnet50_migraphx
 
-## 参考
+## 参考资料
 
 https://github.com/onnx/models/tree/main/vision/classification/resnet
 

docker/Dockerfile

+FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/migraphx:4.0.0-centos7.6-dtk23.04.1-py38-latest
+RUN source /opt/dtk/env.sh

model.properties

@@ -5,6 +5,6 @@ modelName=resnet50_migraphx
 # 模型描述
 modelDescription=ResNet50是一种用于图像分类的深度神经网络模型
 # 应用场景
-appScenario=推理,图像分类,CV
+appScenario=推理,图像分类,制造,政府,医疗,科研
 # 框架类型
 frameType=migraphx
\ No newline at end of file