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 # 分类器
 
-本示例通过ResNet50模型说明如何使用OnnxRunTime Python API进行分类模型的推理，包括预处理、推理并获取推理结果。
+本示例通过ResNet50模型说明如何使用ONNX Runtime Python API进行分类模型的推理，包括预处理、推理并获取推理结果。
 
 
 
 ## 模型简介
 
 本示例使用了经典的ResNet50模型，onnx文件在Resource/Models/文件夹下，模型结构可以通过netron (https://netron.app/) 查看，该模型的输入shape为[1,3,224,224] ，数据排布为NCHW。
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 ## 预处理
 
 在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：
@@ -62,8 +60,6 @@ def Preprocessing(pathOfImage):
     return norm_img_data
 ```
 
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 ## 推理
 
 完成预处理后，就可以执行推理了：